python - 使用不同长度的 bool 系列从数据框中选择行

Question

我有一个如下所示的数据框:

df = pd.DataFrame({"piece": ["piece1", "piece2", "piece3", "piece4"], "No": [1, 1, 2, 3]})

  No   piece
0   1  piece1
1   1  piece2
2   2  piece3
3   3  piece4

我有一个系列，其索引对应于数据框中的“否”列。它将 bool 变量分配给“否”值，如下所示:

s = pd.Series([True, False, True, True])

0     True
1    False
2     True
3     True
dtype: bool

我想从数据框中选择那些在系列中“No”值为 True 的行。这应该导致

  No   piece
2   2  piece3
3   3  piece4

我已经尝试了很多使用 df["No"].isin(s) 或类似 df[s["No"] == True] 的索引……但它还没有奏效。

Answer 1

我认为您需要将 No 列中的值 map 到 true/false 条件并将其用于子集化:

df[df.No.map(s)]

#  No   piece
#2  2   piece3
#3  3   piece4

---

df.No.map(s)

# 0    False
# 1    False
# 2     True
# 3     True
# Name: No, dtype: bool