按多个字段查询出不满足条件的数据，然后怎么判断查询出的结果中那个字段错误。

当你需要通过多个字段查询数据库并筛选出不满足特定条件的数据时，通常会涉及到SQL查询和数据验证。假设你在Python中使用像pandas这样的库，可以按照以下步骤操作：

1. **编写SQL查询**:
编写一个包含多个条件的`WHERE`子句的SQL查询，例如：

   SELECT * FROM table_name
   WHERE field1 != 'expected_value1' AND field2 < value2;

这将返回field1不等于预期值1并且field2小于某个值2的所有记录。

2. **加载结果到DataFrame**:
使用pandas的`read_sql_query`或`read_sql`函数从数据库获取结果，并将其转化为DataFrame。

3. **数据验证**:
遍历DataFrame，检查每个不符合条件的行。你可以使用`loc`、布尔索引来定位那些错误的行：

   invalid_rows = df[(df['field1'] == 'expected_value1') | (df['field2'] >= value2)]

`invalid_rows`现在包含了所有不满足条件的行。

4. **确定哪个字段错误**:
对于`invalid_rows`，你可以进一步分析哪个字段导致了不满足条件。比如查看错误行的特定字段：

   for index, row in invalid_rows.iterrows():
       print(f"Row {index}: Field1={row['field1']}, Field2={row['field2']}")

5. **错误报告**:
根据上述信息，你可以生成错误报告指出哪个字段的问题，例如哪些值超出了预期范围。