如何使用多个布尔掩码并行地从pandas DataFrame列中选择多个子集？

在pandas中，可以使用多个布尔掩码并行地从DataFrame列中选择多个子集。下面是具体的步骤：

1. 首先，根据特定的条件创建布尔掩码列表。每个布尔掩码都是一个Series或一个与DataFrame具有相同索引的布尔数组，它表示DataFrame中是否满足相应的条件。例如，我们可以使用以下代码创建两个布尔掩码：

mask1 = df['column1'] > 10
mask2 = df['column2'].str.contains('keyword')

1. 接下来，使用逐元素逻辑与（&）或逻辑或（|）运算符将布尔掩码合并为一个布尔掩码。使用逻辑与运算符（&）可以同时满足多个条件，使用逻辑或运算符（|）可以满足其中任意一个条件。例如，可以使用以下代码合并两个布尔掩码：

merged_mask = mask1 & mask2

1. 最后，使用合并的布尔掩码来选择DataFrame中的子集。可以使用.loc属性通过布尔掩码选择DataFrame的子集。例如，可以使用以下代码选择满足合并布尔掩码条件的子集：

subset = df.loc[merged_mask]

这样，就可以从DataFrame中并行地选择多个子集。

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