如何基於字典在多列上過濾熊貓數據框？

Question

我有3本字典：A，B，C

以及帶有以下列的熊貓數據框：

['id',
 't1',
 't2',
 't3',
 't4']

現在，我只想保留那些在字典A中出現t1，在字典B中出現t2和在字典C中出現t3的行。

我在A中嘗試了dataframe ['t1']，這給出了一個錯誤：Series對象是可變的，無法進行哈希處理...

Answer 1

您可以嘗試這樣。

df.loc[(df['t1'].isin(A.keys()) & df['t2'].isin(B.keys()) & df['t3'].isin(C.keys()))]

我希望這就是你想要的。

In [51]: df
Out[51]: 
   t1  t2  t3  t4  max_value
0   1   4   5   2          5
1  34  70   1   5         70
2  43  89   4  11         89
3  22  76   4   3         76

In [52]: A = {34: 4}

In [53]: B = {70: 5, 89: 3}

In [54]: C = {1: 3, 5:1}

In [55]: df.loc[(df['t1'].isin(A.keys()) & df['t2'].isin(B.keys()) & df['t3'].isin(C.keys()))]
Out[55]: 
   t1  t2  t3  t4  max_value
1  34  70   1   5         70

為了回答@EdChum，我假設OP想要檢查字典鍵中值的存在。