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。

这个解决方案在实现方面比较粗糙，但我发现它在使用方面更简洁，而且肯定比其他提出的解决方案更通用。

https://github.com/toobaz/generic_utils/blob/master/generic_utils/pandas/where.py

你不需要下载整个回购:保存文件和做

from where import where as W

应该足够了。然后你可以这样使用它:

df = pd.DataFrame([[1, 2, True],
                   [3, 4, False], 
                   [5, 7, True]],
                  index=range(3), columns=['a', 'b', 'c'])
# On specific column:
print(df.loc[W['a'] > 2])
print(df.loc[-W['a'] == W['b']])
print(df.loc[~W['c']])
# On entire - or subset of a - DataFrame:
print(df.loc[W.sum(axis=1) > 3])
print(df.loc[W[['a', 'b']].diff(axis=1)['b'] > 1])

一个稍微不那么愚蠢的用法示例:

data = pd.read_csv('ugly_db.csv').loc[~(W == '$null$').any(axis=1)]

顺便说一下，即使在使用布尔cols的情况下，

df.loc[W['cond1']].loc[W['cond2']]

能比吗

df.loc[W['cond1'] & W['cond2']]

因为它只在cond1为True时计算cond2。

免责声明:我第一次给出这个答案是因为我没有看到这个。

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)

pandas为Wouter Overmeire的答案提供了两种不需要重写的选择。一个是.loc[。，如在

df_filtered = df.loc[lambda x: x['column'] == value]

另一个是.pipe()

df_filtered = df.pipe(lambda x: x.loc[x['column'] == value])

我不完全确定你想要什么，你的最后一行代码也没有帮助，但无论如何:

“链式”过滤是通过将布尔索引中的条件“链式”进行的。

In [96]: df
Out[96]:
   A  B  C  D
a  1  4  9  1
b  4  5  0  2
c  5  5  1  0
d  1  3  9  6

In [99]: df[(df.A == 1) & (df.D == 6)]
Out[99]:
   A  B  C  D
d  1  3  9  6

如果你想要链接方法，你可以添加你自己的掩码方法并使用它。

In [90]: def mask(df, key, value):
   ....:     return df[df[key] == value]
   ....:

In [92]: pandas.DataFrame.mask = mask

In [93]: df = pandas.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (4,4)), index=list('abcd'), columns=list('ABCD'))

In [95]: df.ix['d','A'] = df.ix['a', 'A']

In [96]: df
Out[96]:
   A  B  C  D
a  1  4  9  1
b  4  5  0  2
c  5  5  1  0
d  1  3  9  6

In [97]: df.mask('A', 1)
Out[97]:
   A  B  C  D
a  1  4  9  1
d  1  3  9  6

In [98]: df.mask('A', 1).mask('D', 6)
Out[98]:
   A  B  C  D
d  1  3  9  6

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)