在查询pandas时，如何跳过None的过滤器？

Question

如何跳过（不适用）无效的过滤器？

res = df[
  (df['Column1'] >= column1_min) & (df_item['Column1'] <= column1_max) &
  (df['Column2'].isin(column2) ) &
  (df['Column3'] == column3) &
  #.....

即，如果column1_min或column1_max或column2或column3为None，则不要对其进行过滤。在任何情况下，他们都应用于此。如果其中任何一个是None，则会搜索None值并不是我想要的值。

Answer 1

如果我理解得很好，你可以试试这个：

res = df[( (df['Column1'] >= column1_min) if column1_min != None else True) &
         ( (df['Column1'] <= column1_max) if column1_max != None else True) &
         ( (df['Column2'].isin(column2) ) if column2 != None else True ) &
         ( (df['Column3'] == column3    ) if column3 != None else True)] 

它有点长，但应该按预期工作。

如果值不是None，则评估条件。如果是None，则条件为True，这不会影响查询。