pandas - 如何在不将数据框分配给变量的情况下对数据框进行子集化？

Question

我想对数据帧进行子集化，而不先将其分配给变量。

分配示例:

df = pd.DataFrame({'A': range(10), 'B': range(5, 15)})
df[(df['A'] > 3) & (df['B'] < 12)]

结果:

   A   B
4  4   9
5  5  10
6  6  11

如何在不先创建 df 的情况下执行此操作？

类似...

pd.DataFrame({'A': range(10), 'B': range(5, 15)}).loc[..., ...]

或者也许使用.pipe()？

Answer 1

使用selection by callable :

df = (pd.DataFrame({'A': range(10), 'B': range(5, 15)})
        .loc[lambda x: (x['A'] > 3) & (x['B'] < 12)])
print (df)
   A   B
4  4   9
5  5  10
6  6  11

关于查询的另一个想法，谢谢@sammywemmy:

df = pd.DataFrame({'A': range(10), 'B': range(5, 15)}).query("A > 3 and B < 12")
#working same
df = pd.DataFrame({'A': range(10), 'B': range(5, 15)}).query("A > 3 & B < 12")