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

所以我的看法是，在对数据进行细分以备分析时，你要做两件事。

就行 获得列

Pandas有很多方法来实现这些，还有一些技术可以帮助获取行和列。对于熊猫的新用户来说，选择太多了，可能会感到困惑。

你使用iloc, loc，括号，查询，isin, np。在哪里，面具等等…

方法链接

方法链接是处理数据争执的好方法。在R中，它们有一种简单的方法来做到这一点，你选择()列和过滤()行。

因此，如果我们想在Pandas中保持简单，为什么不对列使用filter()，对行使用query()呢?它们都返回数据框架，所以不需要在布尔索引上添乱，不需要在返回值周围添加df[]。

那它看起来像什么呢? -

df.filter(['col1', 'col2', 'col3']).query("col1 == 'sometext'")

然后你可以链上任何其他方法，如groupby, dropna()， sort_values()， reset_index()等。

通过保持一致并使用filter()来获取列，使用query()来获取行，当一段时间后回到代码时，将更容易阅读您的代码。

但是过滤器可以选择行吗?

是的，这是真的，但默认情况下query()获取行和filter()获取列。因此，如果您坚持使用默认值，则不需要使用axis=参数。

查询()

Query()可以同时使用和/或&/|，你也可以使用比较运算符>，<，>=，<=，==，!=。你也可以使用Python in，而不是in。

您可以使用@my_list将一个列表传递给查询

一些使用查询获取行的示例

df.query('A > B')

df.query('a not in b')

df.query("series == '2206'")

df.query("col1 == @mylist")

df.query('Salary_in_1000 >= 100 & Age < 60 & FT_Team.str.startswith("S").values')

filter ()

所以filter基本上就像使用方括号df[]或df[[]]，因为它使用标签来选择列。但它不仅仅是括号符号。

过滤器有like= param，以帮助选择有部分名称的列。

df.filter(like='partial_name',)

过滤器也有正则表达式来帮助选择

df.filter(regex='reg_string')

综上所述，这种工作方式可能并不适用于任何情况，例如，如果你想使用索引/切片，那么iloc是正确的选择。但这似乎是一种可靠的工作方式，可以简化您的工作流程和代码。

我提供了更多的例子。这个答案和https://stackoverflow.com/a/28159296/是一样的

我将添加其他编辑，使这篇文章更有用。

pandas.DataFrame.query 查询正是为了这个目的。考虑数据框架df

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed([3,1415])
df = pd.DataFrame(
    np.random.randint(10, size=(10, 5)),
    columns=list('ABCDE')
)

df

   A  B  C  D  E
0  0  2  7  3  8
1  7  0  6  8  6
2  0  2  0  4  9
3  7  3  2  4  3
4  3  6  7  7  4
5  5  3  7  5  9
6  8  7  6  4  7
7  6  2  6  6  5
8  2  8  7  5  8
9  4  7  6  1  5

让我们使用查询过滤所有行D > B

df.query('D > B')

   A  B  C  D  E
0  0  2  7  3  8
1  7  0  6  8  6
2  0  2  0  4  9
3  7  3  2  4  3
4  3  6  7  7  4
5  5  3  7  5  9
7  6  2  6  6  5

我们把它串起来

df.query('D > B').query('C > B')
# equivalent to
# df.query('D > B and C > B')
# but defeats the purpose of demonstrating chaining

   A  B  C  D  E
0  0  2  7  3  8
1  7  0  6  8  6
4  3  6  7  7  4
5  5  3  7  5  9
7  6  2  6  6  5

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。

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)

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])