Diese Frage hat hier bereits eine Antwort:

Ich weiß, wie man eine Maske zum Filtern eines Datenrahmens erstellt, wenn eine einzelne Spalte abgefragt wird:

import pandas as pd
import datetime
index = pd.date_range('2013-1-1',periods=100,freq='30Min')
data = pd.DataFrame(data=list(range(100)), columns=['value'], index=index)
data['value2'] = 'A'
data['value2'].loc[0:10] = 'B'

data

    value   value2
2013-01-01 00:00:00 0   B
2013-01-01 00:30:00 1   B
2013-01-01 01:00:00 2   B
2013-01-01 01:30:00 3   B
2013-01-01 02:00:00 4   B
2013-01-01 02:30:00 5   B
2013-01-01 03:00:00 6   B

Ich benutze hier eine einfache Maske:

mask = data['value'] > 4
data[mask]
    value   value2
2013-01-01 02:30:00 5   B
2013-01-01 03:00:00 6   B
2013-01-01 03:30:00 7   B
2013-01-01 04:00:00 8   B
2013-01-01 04:30:00 9   B
2013-01-01 05:00:00 10  A

Meine Frage ist, wie man eine Maske mit mehreren Spalten erstellt? Also, wenn ich das mache:

data[data['value2'] == 'A' ][data['value'] > 4]

Dies filtert, wie ich es erwarten würde, aber wie erstelle ich daraus eine Bool-Maske gemäß meinem anderen Beispiel? Ich habe die Testdaten dafür bereitgestellt, aber ich möchte oft eine Maske für andere Datentypen erstellen, also suche ich bitte nach Zeigern.