对 DataFrame 执行操作并以 DataFrame 形式获取结果，该结果与 Pandas 中另一个 DataFrame 中存在的任一条件匹配答案

【问题标题】：Perform operation on DataFrame and get result as Dataframe which matches either of the condition present in another DataFrame in pandas对 DataFrame 执行操作并以 DataFrame 形式获取结果，该结果与 Pandas 中另一个 DataFrame 中存在的任一条件匹配
【发布时间】：2020-08-27 08:33:31
【问题描述】：

我有一个 DataFrame df1：

df1 = pd.DataFrame([[31,12,32,65],[42,19,22,78],[76,13,45,68],[43,37,43,71],[43,18,34,73]],columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

和另一个DataFrame df2：

df2 = pd.DataFrame([["B",">20"],["C",">40"],["D","<70"],["A","<40"]],columns = ["Feature","Condition"])

想要使用 df2 中存在的相应条件对 df1 执行操作。结果应该是满足 df2 中存在的任一条件的 DataFrame，如下所示。

Output = pd.DataFrame([[31,12,32,65],[76,13,45,68],[43,37,43,71]],columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

怎么做？请帮忙。

【问题讨论】：

你已经问过这个stackoverflow.com/questions/63597196/…
那是针对单个列，而不是匹配任一条件的整个数据框
嗯，你是技术专家，对 - 使用你自己的能力
我是一个编程初学者，我试过但做不到。

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

你可以使用agg创建条件然后query:

# create condition 
conds = " or ".join(df2.agg(" ".join, axis=1).tolist())

# apply condition
df = df1.query(conds)

print(df)

    A   B   C   D
0  31  12  32  65
2  76  13  45  68
3  43  37  43  71

【讨论】：