Сохранить строки с более чем истинным условием

Скажем, у меня есть фрейм данных, который выглядит так:

    A     B      C        D      
0   1   True    False   True
1   3   False   False   False
2   4   True    True    True
...

Как создать фильтр, чтобы сохранять только строки с более чем 1 истинным условием?

Есть дополнительные столбцы, которые я здесь не включил.

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
0
39
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Просто sum логические значения каждой строки и фильтр для сумм больше 1:

df = df[df[['B', 'C', 'D']].sum(axis=1) > 1]

Выход:

>>> df
    A     B      C     D
0  1  True  False  True
2  4  True   True  True

Если вы хотите просто выбрать все логические столбцы, используйте select_dtypes:

df = df[df.select_dtypes('bool').sum(axis=1) > 1]

Другие вопросы по теме