Question

假设我们有以下数据框：

dt = {'A': ['a','a','a','a','a','a','b','b','c'],
      'B': ['x','x','x','y','y','z','x','z','y'],
      'C': [10, 14, 15, 11, 10, 14, 14, 11, 10],
      'D': [1, 3, 2, 1, 3, 5, 1, 4, 2]}
df = pd.DataFrame(data=dt)

我想基于字典提取某些行，其中的键是列名，值是行值。例如：

d = {'A': 'a', 'B': 'x'}
d = {'A': 'a', 'B': 'y', 'C': 10}
d = {'A': 'b', 'B': 'z', 'C': 11, 'D': 4}

可以使用循环来完成（考虑最后一个字典）：

for iCol in d:
    df = df[df[iCol] == d[iCol]] 
Out[215]: 
   A  B   C  D
7  b  z  11  4

由于预计DataFrame会很大，并且可能有很多列可供选择，因此我在寻找一种无需使用for循环即可迭代该dataframe的有效方法来解决问题。

Answer 1

使用以下内容，将字典设为Series：

print(df[(df[list(d)] == pd.Series(d)).all(axis=1)])

输出：

   A  B   C  D
7  b  z  11  4

基于不同的列列表从DataFrame中选择行的有效方法

1 个答案: