在多个条件下过滤熊猫数据帧时，df[condition1][condition2]是否等同于df[(condition1) & (condition2)]？

是的，df[condition1][condition2]和df[(condition1) & (condition2)]是等效的。

在 Pandas 中，可以通过布尔索引来过滤数据帧。布尔索引是一种用于选择满足特定条件的数据行的方法。在给定多个条件时，可以使用两种方式来进行过滤：

1. 使用多个方括号：df[condition1][condition2]
2. 使用逻辑运算符 &：df[(condition1) & (condition2)]

这两种方式都可以实现多条件过滤，返回满足所有条件的数据行。

例如，假设我们有一个数据帧 df，包含以下列：A, B, C。我们要筛选出满足条件 A > 0 且 B < 10 的数据行。可以使用下面两种方式：

1. 使用多个方括号的方式：

filtered_df = df[df['A'] > 0][df['B'] < 10]

1. 使用逻辑运算符的方式：

filtered_df = df[(df['A'] > 0) & (df['B'] < 10)]

以上两种方式都会返回满足条件 A > 0 且 B < 10 的数据行，结果是相同的。

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