pandas多列满足条件

要选择满足多列条件的行，可以使用Pandas中的逻辑运算符“&”(与)和“|”(或)。通过将多个条件组合在一起，可以根据多个列的值选择相应的行。

以下是一个示例代码，演示了如何使用多列条件选择行：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [2, 4, 6, 8, 10],
    'C': [3, 6, 9, 12, 15]
})

# 选择满足多列条件的行
selected_rows = df[(df['A'] > 3) & (df['B'] < 10)]

# 打印选中的行
print(selected_rows)

在上面的示例中，我们创建了一个名为df的数据框，并使用两个条件选择了满足'A'列大于3且'B'列小于10的行。最后，我们打印出满足条件的行。

请注意，条件之间需要用括号括起来，并使用逻辑运算符“&”进行连接。如果需要选择满足多个条件之一的行，可以使用逻辑运算符“|”。

希望这个例子能够帮助您理解如何使用Pandas选择满足多列条件的行。如果您有任何进一步的问题，请随时提问。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【Pandas数据处理100例】（十四）：Pandas提取多个列同时满足给定条件的行](https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/128081872)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python Pandas Dataframe索引 数据读取[] loc iloc](https://blog.csdn.net/dfly_zx/article/details/110427331)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Python Pandas中根据列的值选取多行数据](https://download.csdn.net/download/weixin_38634037/13995337)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]