根据是否指定过滤器值过滤 Pandas DataFrame [重复]答案

【问题标题】：Filter Pandas DataFrame depending on whether the filter value is specified [duplicate]根据是否指定过滤器值过滤 Pandas DataFrame [重复]
【发布时间】：2016-03-11 10:36:45
【问题描述】：

我正在尝试编写一个函数，该函数将返回一系列满足某些条件的 DataFrame 行。

说白了就是这样：

def get_measurement(measurements_base, data_selection, condition_id="", subject_id="", scan_type_id=""):
        measurement_path = data_selection[(data_selection["condition"] == condition_id)&(data_selection["subject"] == subject_id)&(data_selection["scan_type"] == scan_type_id)]["measurement"]

然而，我希望每个条件（由& 分隔的语句）仅在实际指定要检查的变量时应用。比如：

logical_set=[]
if condition_id:
    logical_set.extend((data_selection["condition"] == condition_id))

我知道它不会像这样工作 - 但是解决这个问题的有效且（如果可能）优雅的方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe filtering

【解决方案1】：

你可以先初始化一个全真布尔选择掩码，然后用每个指定的条件更新掩码：

# Assuming df is the input DataFrame
mask = pd.Series(True, index=df.index)
if condition_id:
    mask &= df['condition_id'] == condition_id
if subject_id:
    mask &= ...

如果您有很多列，最好使用字典来表示条件。那么，一个更通用的选择函数可以实现如下：

def get_measurement(df, conditions):
    mask = pd.Series(True, index=df.index)
    for k, v in conditions.iteritems():
        mask &= (df[k] == v)
    return df[mask]

df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'b': [4,5,6], 'measurement': [100,200,300]})
print df
print get_measurement(df, {'a': 1, 'b': 4})

输出：

# Input
   a  b  measurement
0  1  4          100
1  2  5          200
2  3  6          300

# Selected using {'a': 1, 'b': 4}
   a  b  measurement
0  1  4          100

【讨论】：