pandas - 如何使用 key :value pairs from a dict to build a pandas filter

Question

我有一本可以任意长度的字典，例如这个:

dic = {'A':'Rome','B':'Japan','C':'EUA'}

我想构建一个函数，使用上面的字典作为参数来过滤数据帧，如下所示:

def filter(dic, df):
    for k,v in dic.items():
        x=df[(df[k]==v) & (df[k]==v) & (df[k]==v)]
    return x

如果我必须对上面的过滤器进行硬编码:

df[(df['A']=='Rome') & (df['B']=='Japan') & (df['C']=='EUA')]

我面临的问题:

1. 字典没有固定长度，因此参数的数量每次都会改变。

2. 上面的代码没有正确迭代字典

如何使该过滤功能发挥作用？

Answer 1

假设dic字典包含所有列，只需使用:

df[df.eq(dic).all(axis=1)]

否则，使用:

df[df[list(dic)].eq(dic).all(axis=1)]

示例:

dic = {'A':'Rome','B':'Japan','C':'EUA'}

df = pd.DataFrame({'A': ['Rome', 'Rome', 'Milan'],
                   'B': ['Japan', 'Italy', 'Japan'],
                   'C': ['EUA', 'Italy', 'Japan'],
                   'D': [1,2,3]
                  })

df[df[list(dic)].eq(dic).all(axis=1)]

输出:

      A      B    C  D
0  Rome  Japan  EUA  1