如何在不将其分配给变量的情况下对数据框进行子集化？

【问题标题】：How to subset a dataframe without assigning it to a variable?如何在不将其分配给变量的情况下对数据框进行子集化？
【发布时间】：2020-04-30 07:59:16
【问题描述】：

我想在不先将其分配给变量的情况下对数据框进行子集化。

赋值示例：

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

结果：

如何在不先创建df 的情况下做到这一点？

类似...

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

或者也许使用.pipe()？

【问题讨论】：

标签： pandas dataframe subset

【解决方案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

query 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")

【讨论】：

只是一个建议：pd.DataFrame({'A': range(10), 'B': range(5, 15)}).query("A > 3 and B<12")