通过字典列表过滤 pandas DataFrame

Question

我有任意长度的 DataFrame，有 X 列（比如说 10）：

>>> names = ['var_' + str(x) for x in range(1, 11)]
>>> names
['var_1', 'var_2', 'var_3', 'var_4', 'var_5', 'var_6', 'var_7', 'var_8', 'var_9', 'var_10']
>>> df = pd.DataFrame(np.random.randint(100, size=(10,10)), columns = names)
>>> df
   var_1  var_2  var_3  var_4  var_5  var_6  var_7  var_8  var_9  var_10
0     39     49      6     39     16     41      8     86     23      52
1      6     16     21     20     81     97     83     25     56      73
2     72     97     43     50     10     46     22     75      7      18
3     20     35     69     59     14     24     57     31     47      20
4     39     93     45     80     74     87     83     50     52      67
5     93     75     83     67     40     46     79     11     31      95
6     75     76     57     82     69     98     74     75     93      13
7     35     19     28     67     39     23     72     16     63      67
8     93     87     52     25     63     29     46     64     78      12
9     81     43      4     90     88     64      1     83     26      22

现在我想使用字典列表逐行过滤这个 DataFrame：

>>> test_dict_1 = {'var_1': 89, 'var_2': 12, 'var_3': 34}
>>> test_dict_2 = {'var_7': 3, 'var_2': 11, 'var_4': 19, 'var_1': 9}
>>> test_dict_3 = {'var_3': 31}
>>> filter = [test_dict_1, test_dict_2, test_dict_3]

要得到一些结果（dict？DataFrame？很少 DataFrames？），它只包含那些至少通过了一个过滤器的行（即所有变量在行中的值与过滤器中的值相同）。除此之外，我当然需要知道哪些过滤器通过了。

我对 pandas 很陌生，所以如果我能在没有“for”循环的情况下做到这一点，我会有点困惑。请问有什么解决办法吗？

我知道像 df[(df.A == 1) & (df.D == 6)] 这样的链式解决方案，但是有没有可能有几个不同的过滤器？ 最终目标是通过过滤器标记每一行，而不是循环。

Answer 1

我不确定我是否正确，但如果您想通过字典中的几个条件过滤数据框，您可以执行以下操作：

In [107]: df
Out[107]: 
   var_1  var_2  var_3  var_4  var_5  var_6  var_7  var_8  var_9  var_10
0     45     36     84     24     86     26     44      6     44      15
1     72     16     67     75     87     89      8     68     32      49
2      9     49      0      4     77     75     65      9     45      70

test_dict_1 = {'var_1': 72, 'var_2': 16, 'var_3': 67}

cond = True
for var in test_dict_1.keys():
    cond = cond & (df[var] == test_dict_1[var])
    df = df.loc[cond]

然后你会得到：

In [109]: df
Out[109]: 
   var_1  var_2  var_3  var_4  var_5  var_6  var_7  var_8  var_9  var_10
1     72     16     67     75     87     89      8     68     32      49