根据可变数量的条件过滤数据框

Question

例如，我有一个这样的数据框：

df = pd.DataFrame({'A':['a', 'a', 'b', 'c', 'a', 'b',], 'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6,]})

我需要的是根据“A”列中的值过滤 df。 问题是要过滤的值是由最终用户提供的。 例如：

cond = ['a', 'b']

意味着用户想要过滤 df 并将所有值 'a' 和 'b' 保留在列 'A' 中。 因此，在这种情况下，我需要使用以下条件过滤 df：

df = df.loc[(df['A'] == 'a') | (df['A'] == 'b')]

但是下次cond列表中的值可能会有所不同，我需要考虑到这一点。 到目前为止，我已经尝试过for循环。 我很确定它不会起作用......而且它没有：

for item in cond:
    df = df.loc[df['A'] == item]

我还尝试在df.query()下创建一个生成器，并对此寄予厚望，但它也没有奏效。 不幸的是，该方法不接受生成器：

df = df.query(f'A == {x}' for x in cond)
# or
df = df.query('A == @x' for x in cond)

不太确定还有什么要尝试的。 有没有人处理过这种类型的问题？

Answer 1

你可以试试

df = df.loc[df['A'].isin(cond)]

Answer 2

也可以尝试替代@BEN_YO

 df.query('A==@cond')