使用字典过滤 Pandas DataFrame，其中键对应于列名答案

【问题标题】：Using a Dictionary to filter Pandas DataFrame, where the Keys correspond to the Column Names使用字典过滤 Pandas DataFrame，其中键对应于列名
【发布时间】：2021-09-10 22:00:53
【问题描述】：

我正在尝试使用字典的值来“过滤” Pandas DataFrame，其中字典的键对应于 DataFrame 中的列。

例子：

In [5]: df                                                                                                                                                     
Out[5]: 
  Col1 Col2 Col3
0    A    L    Y
1    B    M    Y
2    B    N    Z                                                                                                   

In [7]: dict_example                                                                                                                                           
Out[7]: {'Col1': 'B', 'Col2': 'M', 'Col3': 'Y'}

根据 dict_example 中的值，我想要的结果只是第二行，

Out[5]: 
  Col1 Col2 Col3
1    B    M    Y

我尝试过这样的事情：

In [8]: df[df.isin(dict_example.values())]                                                                                                                     
Out[8]: 
  Col1 Col2 Col3
0  NaN  NaN    Y
1    B    M    Y
2    B  NaN  NaN

但它给了我整个 DataFrame，而不仅仅是行，其中字典中的所有值都对应于 DataFrame 中的值。

我当然可以这样做：

In [9]: df[(df['Col1']=='B')&(df['Col2']=='M')&(df['Col3']=='Y')]                                                                                              
Out[9]: 
  Col1 Col2 Col3
1    B    M    Y

但这变得越来越困难，您需要过滤的维度越多。

如果有任何意见，我将不胜感激！

【问题讨论】：

df[df.isin(dict_example.values())] .dropna() ??

标签： python pandas dataframe dictionary filter

【解决方案1】：

你可以试试：

df[(df[list(dict_example)] == list(dict_example.values())).all(axis=1)]

【讨论】：

太好了，谢谢！像魅力一样工作，正是我正在寻找的东西（完成这项工作的单班轮）！

【解决方案2】：

你可以试试df.query方法

df
>>
  Col1 Col2 Col3
0    A    L    X
1    B    M    Y
2    C    N    Z  

dict_query={'Col1': 'B', 'Col2': 'M', 'Col3': 'Y'}
search_query="&".join([str(x)+"=="+"'"+str(y)+"'" for x,y in dict_query.items()])
## This is the search query
search_query
>>
Col1=='B'&Col2=='M'&Col3=='Y'

df.query(search_query)
>>
Col1    Col2    Col3
1   B   M   Y

只需使用字符串连接创建适当的查询，就可以了

【讨论】：