python - 以编程方式在多列上使用单个条件过滤 Pandas 数据框

Question

我正在尝试在多个列上过滤具有相同条件的数据框。

这可以通过执行以下操作来实现:

>>> df = pd.DataFrame({
    "A1": [1, 2, 5, 1, 2],
    "B1": [0, 2, 0, 4, 1],
    "A2": [2, 3, 5, 1, 5],
    "B2": [4, 1, 6, 2, 1]
})

>>> df_filtered = df[(df['A1'] > 3) | (df['A2'] > 3)]

>>> df_filtered
   A1  B1  A2  B2
2   5   0   5   6
4   2   1   5   1

但是，我希望能够通过预定义变量以编程方式修复列，而不是手动修复列，如下例所示:

cols = ['A1', 'A2']

df_filtered = df[df[cols].any(> 3)]

除了上面的代码显然不起作用。

Answer 1

看起来可以通过以下方式实现:

>>> df_filtered = df[(df[cols] > 3).any(axis=1)]

>>> df_filtered
   A1  B1  A2  B2
2   5   0   5   6
4   2   1   5   1

(这个答案是在 Wen-Ben 发布自己的答案时进行了编辑，但我还是决定发布它，因为它提供了稍微不同的语法)