动态 for 循环 function 用于根据提供的参数过滤 df

Question

如果我想创建一个新的 df，它只包含原始 df 中属于指定类别的行，那么最有效的方法是什么？

df = sns.load_dataset('diamonds')

def makenewdf(cuts=['Ideal','Premium'], df=df):
[some kind of loop to dynamically filter df based on the values of cuts]

制作此 function 以便我可以提供我想要隔离的类别的最佳方法是什么？

例如： makenewdf(cuts = ['Good'])将返回一个仅包含剪切为“Good”的行的 df，而makenewdf(cuts = ['Good','Ideal','Premium'])将返回一个 df只有包含 cuts 中三个值之一的行

Answer 1

像这样： filtered_df = df[df['cuts'].isin(['Ideal', 'Premium'])]

Answer 2

你正在搜索 isin isin() function，你可以使用这样的东西：

def makenewdf(cuts, df):
    return df[df.cut.isin(cuts)]

# Example
print(makenewdf(['Good'], df))

# Example
print(makenewdf(['Good','Ideal','Premium'], df))