我有一个6列和几行的pandas数据框，每一行都是来自实验中特定参与者的数据。每列都是参与者回答的特定比例，并包含他们的分数。我想创建一个新的数据框，其中只包含那些参与者的数据，这些参与者的一项特定指标的得分与标准相符。
标准是它必须匹配我单独生成的列表中的一项。
简而言之，我将数据存储在一个数据框中，我想隔离那些在与感兴趣的得分列表匹配的6个度量之一中得分达到一定得分的参与者。我希望新数据框中的所有6列都只有感兴趣的参与者行。希望这很清楚。
我尝试使用groupby函数，但是在指定条件时它没有提供足够的特异性，或者至少我不知道这种方法是否存在语法。我是熊猫的新手。
您可以使用isin()并any()隔离在测试中获得特定分数的参与者。
这是一个小示例DataFrame，显示了三个测试中五个参与者的分数：
>>> df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,6,(5,3)), columns=['Test1','Test2','Test3'])
>>> df
Test1 Test2 Test3
0 3 3 5
1 5 5 2
2 5 3 4
3 1 3 3
4 2 1 1
如果要使参与者的得分为a1或2在三个测试中的任何一个中得分的DataFrame ，都可以执行以下操作：
>>> score = [1, 2]
>>> df[df.isin(score).any(axis=1)]
Test1 Test2 Test3
1 5 5 2
3 1 3 3
4 2 1 1
这里df.isin(score)创建一个布尔数据框，显示的每个值是否df在列表中scores。any(axis=1)检查每一行至少一个True值，创建一个布尔系列。然后使用该系列为DataFrame编制索引df。
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