基于准则

Question

可变数量的给定选择的值：

• 一个数据集; 前（男，大学）：从数据集（前性别，教育程度等）

我需要找到的性别和教育程度的所有可能值

属性。

我已经列出了这些元组。

现在我想回到数据集中，选出具有性别和教育水平以及其他一些属性的这些特定值的行。

df1 = df[df['gender'] = 'Male' & df['education level'] = 'Bachelors'] 

但是对于所有可能的属性值。

Answer 1

假设你的元组的列表是在一个名为tups

df.set_index(['gender', 'education']).loc[tups].reset_index() 

或者

t = pd.Series(list(zip(df.gender, df.education)), df.index) 
df[t.isin(tups)] 

我们可以

g = df.gender.values.tolist() 
e = df.education.values.tolist() 
z = list(zip(g, e)) 
s = pd.Series(z, df.index) 
df[s.isin(tups)] 

加快步伐变量