为多个连续列上的相同值设置pandas dataframe子集

在pandas中，可以使用条件筛选或者使用.loc方法来为多个连续列上的相同值设置子集。

条件筛选方法：

1. 首先，使用逻辑运算符（如==）将多个连续列上的条件组合起来，生成一个布尔Series。
2. 将该布尔Series作为索引，传递给DataFrame，即可得到符合条件的子集。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [1, 1, 2, 2, 3],
        'C': [1, 1, 1, 2, 2]}
df = pd.DataFrame(data)

# 设置条件筛选
subset = df[(df['A'] == df['B']) & (df['B'] == df['C'])]

print(subset)

.loc方法：

1. 使用.loc方法可以通过行标签和列标签来选择子集。
2. 首先，使用逻辑运算符（如==）将多个连续列上的条件组合起来，生成一个布尔Series。
3. 将该布尔Series作为行索引，传递给.loc方法，同时指定需要选择的列标签，即可得到符合条件的子集。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [1, 1, 2, 2, 3],
        'C': [1, 1, 1, 2, 2]}
df = pd.DataFrame(data)

# 设置条件筛选
subset = df.loc[(df['A'] == df['B']) & (df['B'] == df['C']), ['A', 'B', 'C']]

print(subset)

以上两种方法都可以根据多个连续列上的相同值设置pandas DataFrame的子集。这些方法可以用于数据筛选、数据分析、数据处理等场景。

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