Python 将相同选择（剪切）应用于多个数据帧

我的问题是关于在

pandas

（python）中进行选择

如您所知，可以通过执行以下操作将

选择

（或“剪切”）应用于数据帧

df = df[df.area > 10]

如果您想（比如）选择

area

的列值大于

10

的所有行。但是假设您有许多数据帧，并且您希望最终将此切割应用于所有数据帧。做这样的事情会很好

cut = dataframe.area > 10

然后不知何故能做到

df = df[cut]

显然，考虑到上述策略，它将不起作用，因为

cut

指的是特定的数据帧。但是有没有一种方法可以近似这种行为呢

---

也就是说，是否可以定义一个不特别指数据帧的

cut

，并且可以作为

df=df[cut]

应用？

我可以得到类似的结果

cut = lambda df: df[df.area > 10]
cut(df)

每根

cut = 'area > 10'
df.query(cut)

佩尔@ayhan

cut = lambda x: x.area > 10
df[cut]

---

时机 100行

1000000行

---

我可以得到类似的东西

cut = lambda df: df[df.area > 10]
cut(df)

每根

cut = 'area > 10'
df.query(cut)

佩尔@ayhan

cut = lambda x: x.area > 10
df[cut]

---

时机 100行

1000000行

---

请参阅文档部分。请参阅文档部分。因此我误解了。在0.18.0中你也可以这样做：（我的意思是只要

cut=lambda df:df.area>10和
df[cut]
@ayhan brilliant！存储在内存库中。@ayhan很漂亮。所以我误解了。在0.18.0中你也可以这样做：（我的意思是
cut=lambda df:df.area>10和
df[cut]
@ayhan真棒！存储在内存库中。@ayhan真漂亮。