Pandas Loc select by index as well as boolean condition in single expression

Question

I have a simplified Dataframe which can be set up as follows:

indexes =['01/10/2017', '28/10/2018', '27/10/2019', '30/10/2019']
cols = ['Period', 'A', 'B', 'C']
df= pd.DataFrame(index = indexes, columns= cols)
df.Period = 1
df = pd.concat([df, 2*df.copy(), 3*df.copy()])
df.sort_index()

The Dataframe looks like:

    Period        A      B       C
01/10/2017  1   NaN     NaN     NaN
01/10/2017  2   NaN     NaN     NaN
01/10/2017  3   NaN     NaN     NaN
27/10/2019  1   NaN     NaN     NaN
27/10/2019  2   NaN     NaN     NaN
27/10/2019  3   NaN     NaN     NaN
28/10/2018  1   NaN     NaN     NaN
28/10/2018  2   NaN     NaN     NaN
28/10/2018  3   NaN     NaN     NaN
30/10/2019  1   NaN     NaN     NaN
30/10/2019  2   NaN     NaN     NaN
30/10/2019  3   NaN     NaN     NaN

I want to find the rows that are in this list:

FwdTimeChangeDates = ['28/10/2018', '27/10/2019']

with Period that is > 2.

I want to +=2 to the Period with those conditions (So Period 3-->5, and 4-->6, etc.).

How do I filter based on the two conditions?

df.loc[FwdTimeChangeDates] Gives:

Period A B C 28/10/2018 1 NaN NaN NaN 28/10/2018 2 NaN NaN NaN 28/10/2018 3 NaN NaN NaN 27/10/2019 1 NaN NaN NaN 27/10/2019 2 NaN NaN NaN 27/10/2019 3 NaN NaN NaN

and

df.loc[df.Period>2]

Gives

Period A B C 01/10/2017 3 NaN NaN NaN 28/10/2018 3 NaN NaN NaN 27/10/2019 3 NaN NaN NaN 30/10/2019 3 NaN NaN NaN

and I want:

Period A B C 28/10/2018 3 NaN NaN NaN 27/10/2019 3 NaN NaN NaN

But I can't join the two conditions with:

df.loc[FwdTimeChangeDates & df.Period>1] or df.loc[(FwdTimeChangeDates) & (df.Period>1)]

Answer 1

Combine the two conditions, use isin for the first.

df[df.index.isin(['28/10/2018', '27/10/2019']) & (df.Period > 2)]

            Period    A    B    C
28/10/2018       3  NaN  NaN  NaN
27/10/2019       3  NaN  NaN  NaN 

Answer 2

If the dataframe has a multiindex:

df.loc[(df.index.isin(FwdTimeChangeDates, level=0)) & (df.Period > 2), 'Period']