如何使用運算符鏈在 Pandas 中實現高效的行過濾？

Pandas 中行過濾的運算子連結

使用標準括號索引（例如， df[df['column'] == value] )，特別是在需要運算子連結方法時。本文提供了一種使用運算符連結實現無縫行過濾的解決方案。

Pandas 允許使用布林索引來「連結」過濾器。透過使用邏輯 & 運算子連接條件，可以將多個條件套用至篩選行。例如，以下程式碼片段過濾 A 等於 1 且 D 等於 6 的行：

<code class="python">df[(df.A == 1) & (df.D == 6)]</code>

對於那些尋求方法連結解決方案的人，可以定義自訂遮罩方法並將其新增至DataFrame 類別。然後可以利用該方法進行行過濾。下面的程式碼說明了這種方法：

<code class="python">def mask(df, key, value):
    return df[df[key] == value]

pandas.DataFrame.mask = mask

df.mask('A', 1)
df.mask('A', 1).mask('D', 6)</code>

透過合併運算符鏈，pandas 中的行過濾變得更有效率和更有表現力。這使得在執行複雜的過濾操作時程式碼簡潔易讀。

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