如何在pandas df中选择行，其中值也出现在过滤的列中？

在pandas中，可以使用布尔索引来选择满足特定条件的行。要选择行中的值也出现在过滤的列中，可以使用isin()方法。

具体步骤如下：

1. 首先，创建一个DataFrame对象，命名为df。
2. 使用isin()方法创建一个布尔索引，将过滤的列作为参数传入。该方法会返回一个布尔Series，其中值为True表示该行的值在过滤的列中出现。
3. 将布尔索引应用于DataFrame对象df，以选择满足条件的行。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
                   'C': ['x', 'y', 'z', 'x', 'y']})

# 创建过滤的列
filter_column = ['B', 'C']

# 使用isin()方法创建布尔索引
bool_index = df[filter_column].isin(df['A'])

# 将布尔索引应用于DataFrame对象
result = df[bool_index.any(axis=1)]

print(result)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  a  x

在上述示例中，我们创建了一个DataFrame对象df，其中包含三列（A、B、C）。我们将过滤的列设置为['B', 'C']，然后使用isin()方法创建了一个布尔索引bool_index。最后，我们将布尔索引应用于DataFrame对象df，并打印出满足条件的行。

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