python - 将运算符作为函数传递给 Pandas 数据框

Question

我根据阈值从系列中选择数据。

>>> s = pd.Series(np.random.randn(5))
>>> s
0   -0.308855
1   -0.031073
2    0.872700
3   -0.547615
4    0.633501
dtype: float64
>>> cfg = {'threshold' : 0 , 'op' : 'less' }
>>> ops = {'less' : '<', 'more': '>' , 'equal': '==' , 'not equal' : '!='}
>>> ops[cfg['op']]
'<'
>>> s[s < cfg['threshold']]
0   -0.308855
1   -0.031073
3   -0.547615
dtype: float64

我想在最后一行代码中使用 ops[cfg['op']] 而不是 '<'。如果需要，我愿意更改 key 和 ops dict 的值(比如 -lt 而不是 <)。如何做到这一点？

Answer 1

我只关心@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ的回答和@Zero的链接问答...
但这是 numexpr

的替代方案

import numexpr as ne

s[ne.evaluate('s {} {}'.format(ops[cfg['op']], cfg['threshold']))]

0   -0.308855
1   -0.031073
3   -0.547615
Name: A, dtype: float64

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作为How to pass an operator to a python function? 的副本关闭后，我重新打开了这个问题。

问题和答案都很棒，我投了赞成票表示感谢。

在 pandas.Series 的上下文中提问可以使用包含 numpy 和 numexpr 的答案。而试图用这个答案来回答重复目标纯粹是胡说八道。