有以下item_info表（含字段item_id,item_price及category信息），那么如何输出item_price大于10小于50的全部字段呢？

item_info[(item_info['item_price'] >=10) & (item_info['item_price']<50)]

 e.g.取价格>=10，品类为Audio的数据

item_info[(item_info['item_price'] >=10) & (item_info['Category']=="Audio")]

Pandas多条件筛选数值
正确示范：（注意使用（）和&，不能用and）

data[(0.1<data['sentiment']) & (data['sentiment']<0.2)]

错误示范：

data[(0.1<data['sentiment']) and (data['sentiment']<0.2)]

data[0.1<data['sentiment'] & data['sentiment']<0.2]

data[(0.1<data['sentiment']) and (data['sentiment']<0.2)]

我们在使用pandas操作表格时，通常会使用到筛选功能，但我在网上查找了很多资料，pandas貌似没有相应的方法，因此我自己写了一个方法，代码为：

import pandas as pd

def df_screen(df,cd):
    '''表筛选
        df：pd.DataFrame
        cd： {字段：[条件1,条件2],} 数据格式字典
    '''
    df_cy = df.copy() 
    idx_z = [ True for i in df_cy.index]
    orcom  = lambda a,b: [ any([a[i],b[i]]) for i in range(len(a))] # 列表a与列表b两两 或 比较
    addcom  = lambda a,b: [ all([a[i],b[i]]) for i in range(len(a))] # 列表a与列表b两两 与 比较
    for z in cd:
        if isinstance(cd[z],list):
            for index,c in enumerate(cd[z]):
                if index!=0:
                    idx_c = orcom(idx_c,list(df_cy[z] == c))
                else:
                    idx_c = list(df_cy[z] == c)
               
        else:
            idx_c = list(df_cy[z] == cd[z])
        idx_z = addcom(idx_z ,idx_c)
    return df_cy.loc[idx_z,:]

数据准备：

test = pd.DataFrame({'车型': ['皓影', '皓影', '皓影', '皓影', '皓影', '皓影', '皓影', '皓影', '皓影', '皓影', '本田CR-V', '本田CR-V', '本田CR-V', '本田CR-V', '本田CR-V', '本田CR-V', '本田CR-V', '本田CR-V'], '新能源类型': ['传统燃料', '传统燃料', '传统燃料', '常规混合动力', '传统燃料', '传统燃料', '传统燃料', '传统燃料', '常规混合动力', '常规混合动力', '传统燃料', '传统燃料', '传统燃料', '传统燃料', '常规混合动力', '常规混合动力', '插电式混合动力', '插电式混合动力'], '销量': [4, 176, 1, 35, 3, 1, 774, 38, 167, 17, 8, 1, 267, 3, 35, 3, 2, 1]})

函数调用

cd = {
	"车型":["皓影","本田CR-V"], # 需要筛选的字段及筛选的内容
	"新能源类型":["传统燃料","常规混合动力"]
	}
df_screen(test,cd)

注意：数据为虚构