熊猫：根据以前未知的条件数分配值

Question

我有一个接收数据帧的函数，以及一个列名，运算符和阈值的字典。

函数如下：

df = pd.DataFrame(...)
df["passed_thresholds"] = False
threshold_dict = {"height": (operator.lt, 0.7), "width": (operator.gt, 0.1)}
def my_func(df, threshold_dict):
    # return df with "passed_thresholds" equal true for rows that meet the thresholds.

我想做的是找到df中满足threshold_dict中阈值的所有行，并将“ passed_thresholds”列设置为True，仅适用于那些行。通常，我可以很轻松地做到这一点：

df.loc[(df["height"] < 0.7) & (df["width"] > 0.1), "passed_thresholds"] = True

但是这里的问题是，我不知道在threshold_dict中有多少个元素以及它们的值是多少。顺便说一句，threshold_dict是灵活的，如果您也有一个更好的主意，我可以更改它的外观/工作方式。例如，也许传递一个运算符不是最好的主意。

Answer 1

让我们尝试concat和for循环，然后应用all

out = pd.concat([y[0](df[x],y[1]) for x, y in threshold_dict.items()],axis=1).all(1)
df['passed_thresholds'] = out