使用包括 OR 在内的多个条件过滤 dataframe

Question

我写了一个小脚本，循环通过约束来过滤 dataframe。示例和后续解释问题如下。

constraints = [['stand','==','L'],['zone','<','20']]
    
for x in constraints:
    vari = x[2]
    df = df.query("{0} {1} @vari".format(x[0],x[1]))

	区	站立	速度	类型
0	2个	大号	83.7	CH
1个	7	大号	95.9	国际单位制
2个	14	大号	94.9	FS
3个	11	大号	93.3	FS
4个	13	大号	86.9	CH
5个	7	大号	96.4	国际单位制
6个	13	大号	82.6	SL

当有 OR 条件时，我想不出一种过滤方法。 例如，在上表中，我想使用代码示例中的约束以及类型列中包含 SI 或 CH 的任何行返回 dataframe。 有没有人对如何实现这一点有想法？ 任何帮助将不胜感激。

Answer 1

这似乎已经完成了工作，但可能还有更好的方法。

for x in constraints:
    vari = x[2]
    if isinstance(vari,list):
        frame = frame[frame[x[0]].isin(vari)]
    else:          
        frame = frame.query("{0} {1} @vari".format(x[0],x[1]))

Answer 2

IIUC（在评论中查看我的问题）你可以这样做：

做了一些不同的 df 来向你展示结果（我猜你展示的表格已经被过滤了）

df = pd.DataFrame(
    {'zone': {0: 2, 1: 11, 2: 25, 3: 11, 4: 23, 5: 7, 6: 13},
     'stand': {0: 'L', 1: 'L', 2: 'L', 3: 'C', 4: 'L', 5: 'K', 6: 'L'},
     'speed': {0: 83.7, 1: 95.9, 2: 94.9, 3: 93.3, 4: 86.9, 5: 96.4, 6: 82.6},
     'type': {0: 'CH', 1: 'SI', 2: 'FS', 3: 'FS', 4: 'CH', 5: 'SI', 6: 'SL'}})
print(df)


    zone    stand   speed   type
0      2        L    83.7     CH
1     11        L    95.9     SI
2     25        L    94.9     FS
3     11        C    93.3     FS
4     23        L    86.9     CH
5      7        K    96.4     SI
6     13        L    82.6     SL


res = df.loc[ ( (df['type']=='SI') | (df['type']=='CH') ) & ( (df['zone']<20) & (df['stand']=='L') ) ]
print(res)


    zone    stand   speed   type
0      2        L    83.7     CH
1     11        L    95.9     SI

让我知道这是否是您要寻找的东西。