python - 对 pandas 数据框中相互依赖的多个参数进行索引

Question

假设我有一个 pandas 数据框和一个字典，定义如下:

import pandas as pd df = pd.DataFrame( { "c1": np.array(['a','a','b','b','a']) , "c2" : np.array([1,2,2,2,2])} )

  c1  c2
0  a   1
1  a   2
2  b   2
3  b   2
4  a   2

to_keep = {'a':[1],'b':[2,3]}

{'a': [1], 'b': [2, 3]}

我想保留那些键和 to_keep 值之一所在的元素是真的。换句话说，我想获得以下数据框:

  c1  c2
0  a   1
2  b   2
3  b   2

我尝试过很多事情，例如 df[(df["c1"] in to_keep.keys) and df["c2"] in to_keep["c1"]] ，但问题是我无法将正确的参数传递给 to_keep 字典以获得适当的值。我想过列出 c1 所有可能的组合和c2 ，但是对于我拥有的数据集的大小来说，这可能有点低效。

有什么建议吗？

Answer 1

尝试在数据框中转换 to_keep ，然后将其与原始数据合并，如 Compare Python Pandas DataFrames for matching rows 中所示