我的答案和其他人的相似。如果您不想创建一个新函数，您可以使用pandas已经为您定义的函数。使用管道法。

df.pipe(lambda d: d[d['column'] == value])

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。

我也有同样的问题，只是我想把这些标准组合成一个OR条件。Wouter Overmeire给出的格式将两个标准组合成一个AND条件，使得两个条件都必须满足:

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

但我发现，如果你把每个条件……== True)，并将标准与管道连接，这些标准在OR条件中组合，只要其中任何一个为真就满足:

df[((df.A==1) == True) | ((df.D==6) == True)]

过滤器可以使用Pandas查询链接:

df = pd.DataFrame(np.random.randn(30, 3), columns=['a','b','c'])
df_filtered = df.query('a > 0').query('0 < b < 2')

过滤器也可以在单个查询中组合:

df_filtered = df.query('a > 0 and 0 < b < 2')

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)]

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)