如何使用运算符链在 Pandas 中实现高效的行过滤？

Pandas 中行过滤的运算符链接

使用标准括号索引（例如， df[df['column'] == value])，特别是在需要运算符链接方法时。本文提供了一种使用运算符链接实现无缝行过滤的解决方案。

Pandas 允许使用布尔索引来“链接”过滤器。通过使用逻辑 & 运算符连接条件，可以将多个条件应用于筛选行。例如，以下代码片段过滤 A 等于 1 且 D 等于 6 的行：

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

对于那些寻求方法链接解决方案的人，可以定义自定义掩码方法并将其添加到DataFrame 类。然后可以利用该方法进行行过滤。下面的代码说明了这种方法：

<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>

通过合并运算符链，pandas 中的行过滤变得更加高效和富有表现力。这使得在执行复杂的过滤操作时代码简洁易读。

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