python和pandas中是否有虚拟比较变量

Question

我有一个数据框df如下：

C1  C2  C3
a1  a   d
b1  b   e
c1  c   f

如果我做df[df['C1'] == 'a1']我得到

C1  C2  C3
a1  a   d

是否有某种比较事物的方法，以便如果我执行df[df['C1'] == 'what should I use here'] ，我会得到所有行。 即我正在寻找一个虚拟比较变量，以便忽略比较语句并返回所有行。

C1  C2  C3
a1  a   d
b1  b   e
c1  c   f

编辑：由于代码是祖父级的，我只需要使用==比较语句。 我不能使用!= 。 比较变量通过 for 循环，如果可用，我可以在 for 循环中插入一个虚拟变量。

这是我无法修改的原始代码：

dfNew = []
for ii in ['a1', 'a2']:
 for jj in ['a', 'b']:
  dfNew.append(df[(df['C1'] == ii) & (df['C2'] == jj)])

我试图在dfNew实现的是还dfNew ，如果['a1', 'a2', 'dummy']存在虚拟变量，则仅完成其他比较操作。 列数接近 50，因此不可能在条件操作中对每一对进行编码以忽略。

Edit2：你如何在['a1', 'a2', 'dummy']传递假人？

Answer 1

用一个类创建一个Dummy变量。

如果你想要一个真正的Dummy变量，官方和最干净的方法是创建一个类，其中__eq__ （平等检查）总是返回True ：

class Dummy:
    def __eq__(self, other):
        return True

现在：

>>> df[df['C1'] == Dummy()]
   C1 C2 C3
0  a1  a  d
1  b1  b  e
2  c1  c  f
>>> 

总是给出True 。

Dummy类对所有相等性检查都返回True 。

对于编辑。

做就是了：

['a1', 'a2', Dummy()]

使用unittest.mock.any已经为我们做了这件事。

unittest模块（内置模块）已经为我们完成了这个类。 我们也可以使用它：

from unittest.mock import ANY

现在：

>>> df[df['C1'] == ANY]
   C1 C2 C3
0  a1  a  d
1  b1  b  e
2  c1  c  f
>>> 

也会工作！

unittest.mock.ANY的源代码和我做的完全一样：

获取ANY的源代码：

import inspect
print(inspect.getsource(ANY.__class__))

输出：

class _ANY(object):
    "A helper object that compares equal to everything."

    def __eq__(self, other):
        return True

    def __ne__(self, other):
        return False

    def __repr__(self):
        return '<ANY>'

这和我所做的一样:)。

Answer 2

为什么不是这个？

df[df['C1'] == df['C1']]

这将适用于 NaN以外的所有值，因为 NaN != NaN。

事实上，由于 NaN 的特性（也许更准确地说，定义），您可以这样做（尽管 OP 明确要求仅使用== ）：

df[df['C1'] == np.nan]

（我对此进行了测试，并且正如预期的那样，返回了所有行，包括 NaN 行。）