Pandas 的算子链接如何提高行过滤效率？

Pandas：使用运算符链接进行高效行过滤

pandas 的主要优点之一是其运算符链接功能，它允许无缝执行的多项操作。然而，过滤行的传统方法，即使用括号索引（例如 df[df['column'] == value]），需要将 DataFrame 分配给变量。这可能会很不方便，并且可能会导致代码冗余。

值得庆幸的是，有一种更有效的方法可以使用布尔索引来链接过滤操作。通过利用逻辑运算符（&、|、^），可以将多个条件链接在一起以实现选择性行过滤。

df_filtered = df[(df.A == 1) & (df.D == 6)]

在此示例中，列“A”的值等于 1 的行，并且提取列“D”的值等于 6。

对于喜欢方法链接的用户，可以实现自定义掩码方法以促进行过滤。通过定义该方法并将其分配给 DataFrame 类，过滤操作可以在任何方法调用后无缝链接。

def mask(df, key, value):
    return df[df[key] == value]

pandas.DataFrame.mask = mask

df.mask('A', 1).mask('D', 6)

此自定义掩码方法允许简洁和链接的过滤操作，从而提高效率和代码可读性.

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