例如，我有列名、相等关系和条件的列表
column = ['height', 'age', 'gender']
equal = ['>', '>', '==']
condition = [1.68, 20, 'F']
而我想在pandas DataFrame中选择特定条件的数据，
df = df[(df['height']>1.68) & df['age']>20 & df['gender']=='F']
是否可以使用上面的三个列表（列、相等和条件）来实现选择？
【问题讨论】：
我认为构建条件需要query，但对于values 中的字符串值添加"" 是必要的if-else 条件：
df = pd.DataFrame({'gender':list('MMMFFF'),
'height':[4,5,4,5,5,4],
'age':[70,80,90,40,2,3]})
print (df)
gender height age
0 M 4 70
1 M 5 80
2 M 4 90
3 F 5 40
4 F 5 2
5 F 4 3
q = ' & '.join(['{}{}"{}"'.format(i,j,k) if isinstance(k, str)
else '{}{}{}'.format(i,j,k) for i, j, k in zip(column, equal, condition)])
print (q)
height>1.68 & age>20 & gender=="F"
感谢@Yakym Pirozhenko 提供更简单的解决方案：
q = ' & '.join(['{}{}{}'.format(i,j,repr(k)) for i, j, k in zip(column, equal, condition)])
print (q)
height>1.68 & age>20 & gender=='F'
df = df.query(q)
print (df)
gender height age
3 F 5 40
【讨论】：
if-else 似乎应该省略。
NaNs，if-else 可能仍然很方便。