根据可变数量的条件过滤数据框

Question

例如，我有一个这样的数据框：

df = pd.DataFrame({'A':['a', 'a', 'b', 'c', 'a', 'b',], 'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6,]})

我需要根据'A'列中的值过滤df。问题是最终用户要提供要过滤的值。例如：

cond = ['a', 'b']

表示用户希望过滤df，并将所有值“ a”和“ b”保留在“ A”列中。因此，在这种情况下，我需要使用以下条件过滤df：

df = df.loc[(df['A'] == 'a') | (df['A'] == 'b')]

但是下一次cond列表中的值可能会有所不同，我需要考虑一下。到目前为止，我已经尝试过for循环。我敢肯定这是行不通的...而且没有：

for item in cond:
    df = df.loc[df['A'] == item]

我也曾尝试在df.query()下创建一个生成器，对此寄予了厚望，但它也不起作用。不幸的是，该方法不接受生成器：

df = df.query(f'A == {x}' for x in cond)
# or
df = df.query('A == @x' for x in cond)

不太确定还有什么尝试。以前有没有人处理过这类问题？

Answer 1

您可以尝试

df = df.loc[df['A'].isin(cond)]

Answer 2

也可以尝试替代@BEN_YO

 df.query('A==@cond')