使用 pandas.dataframe.query 方法（）用子集替换数据框的适当方法是什么？

Question

这个问题和我在这里问的非常相似：

Python Pandas SettingWithCopyWarning copies vs new objects

我想了解如何排除给定数据框中的记录（IE 对数据框进行操作，而不是对其进行查看），同时还可以选择对结果应用其他操作。

在对 Pandas DataFrame 对象进行操作时，我很难理解 Python 如何管理引用与值分配。我正在使用 Pandas Dataframe 中的数据集，我想根据某些属性值减少设置。我还想对这个操作的结果应用额外的操作。我想使用的首选方法是 .query() 方法。这是一个简单的例子：

mydf = pd.DataFrame({'col1':['A','B','C'],
                 'col2':['x','y','z']})
mydf = mydf.query('col1 == \'A\'')

这将在概念上完成我正在寻找的东西；根据对它的查询，减少了我正在使用的数据集。我的问题是这样的：

“这是查询功能的正确应用，还是如果我对 'mydf' 有其他操作要执行，我应该做其他事情”？

我已经阅读了this documentation，但仍然不明白要注意哪些陷阱...

Answer 1

如果您不需要过滤掉（减少）的数据，我认为这是一种正确的方法。您还可以像这样链接您的“附加操作”（这非常有效）：

 mydf = mydf.query('col1 == "A"').func1(...).func2(...).func3(...)

Here is a link to the documentation with lots of examples of how to use the query() method