Si quieres filtrar filas en un DataFrame de Pandas usando el loc[] indexer con múltiples condiciones, puedes “combinar condiciones usando operadores lógicos como & (and), | (or) y ~ (not)”.
Recuerda envolver cada condición entre paréntesis para asegurar el orden correcto de la evaluación.
Ejemplo
import pandas as pd
# Sample DataFrame
data = {
"A": [1, 2, 3],
"B": [4, 5, 6],
"C": [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
print("Original DataFrame:")
print(df)
# Filter rows where column A is greater than 2 and column B is less than 10
filtered_df = df.loc[(df["A"] > 2) & (df["B"] < 50)]
print("\nFiltered DataFrame (A > 2 and B < 10):")
print(filtered_df)
Producción
Original DataFrame:
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
Filtered DataFrame (A > 2 and B < 10):
A B C
2 3 6 9
En este código, creamos un marco de datos de muestra con las columnas “A” y “B” y se usa el “loc( indexer)” con múltiples condiciones (df[“A”] > 2) & (df[“B”] < 10) para filtrar las filas donde se cumplen ambas condiciones.
El filtered_df resultante contiene las filas donde la columna A es mayor que 2 y la columna B es menor que 10.
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