从0.18.1版本开始，.loc方法接受一个可调用对象进行选择。与lambda函数一起，你可以创建非常灵活的可链过滤器:

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
df.loc[lambda df: df.A == 80]  # equivalent to df[df.A == 80] but chainable

df.sort_values('A').loc[lambda df: df.A > 80].loc[lambda df: df.B > df.A]

如果你所做的只是过滤，你也可以省略.loc。

只是想添加一个演示，使用loc不仅按行过滤，还按列过滤，以及链式操作的一些优点。

下面的代码可以按值筛选行。

df_filtered = df.loc[df['column'] == value]

通过稍微修改它，您还可以过滤列。

df_filtered = df.loc[df['column'] == value, ['year', 'column']]

为什么我们需要链式方法呢?答案是，如果您有很多操作，那么读取它就很简单。例如,

res =  df\
    .loc[df['station']=='USA', ['TEMP', 'RF']]\
    .groupby('year')\
    .agg(np.nanmean)

如果你想应用所有常见的布尔掩码以及一个通用的掩码，你可以在一个文件中输入以下内容，然后简单地将它们分配如下:

pd.DataFrame = apply_masks()

用法:

A = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4), columns=["A", "B", "C", "D"])
A.le_mask("A", 0.7).ge_mask("B", 0.2)... (May be repeated as necessary

这有点老套，但如果你根据过滤器不断地切割和改变数据集，它可以让事情变得更干净。 在gen_mask函数中也有一个通用的过滤器，你可以使用lambda函数或其他如果需要的话。

要保存的文件(我使用mask .py):

import pandas as pd

def eq_mask(df, key, value):
    return df[df[key] == value]

def ge_mask(df, key, value):
    return df[df[key] >= value]

def gt_mask(df, key, value):
    return df[df[key] > value]

def le_mask(df, key, value):
    return df[df[key] <= value]

def lt_mask(df, key, value):
    return df[df[key] < value]

def ne_mask(df, key, value):
    return df[df[key] != value]

def gen_mask(df, f):
    return df[f(df)]

def apply_masks():

    pd.DataFrame.eq_mask = eq_mask
    pd.DataFrame.ge_mask = ge_mask
    pd.DataFrame.gt_mask = gt_mask
    pd.DataFrame.le_mask = le_mask
    pd.DataFrame.lt_mask = lt_mask
    pd.DataFrame.ne_mask = ne_mask
    pd.DataFrame.gen_mask = gen_mask

    return pd.DataFrame

if __name__ == '__main__':
    pass

您还可以利用numpy库进行逻辑操作。它相当快。

df[np.logical_and(df['A'] == 1 ,df['B'] == 6)]

这是没有吸引力的，因为它要求我分配df到一个变量，然后才能过滤它的值。

df[df["column_name"] != 5].groupby("other_column_name")

似乎可以工作:你也可以嵌套[]操作符。也许是因为你问了这个问题。

来自@lodagro的答案很棒。我将通过泛化掩码函数来扩展它:

def mask(df, f):
  return df[f(df)]

然后你可以这样做:

df.mask(lambda x: x[0] < 0).mask(lambda x: x[1] > 0)