Python 基于多列筛选数据帧，每列具有多个值

希望有人能帮助我

给定每列一个值，我成功地过滤了一个数据帧（如下面的代码所示）。但是，根据我正在运行的分析，有时我希望避免指定要筛选的值（例如，我希望忽略seg_设备的筛选，并仅基于操作系统筛选数据帧）

然而，下面的代码迫使我总是指定一些值（例如桌面）。如果我将

seg\u device

留空，

df\u ch\u seg

将不返回任何数据，条件是

df\u ch.device==seg\u device

有人对如何使我的代码更灵活有什么建议吗？我的数据集由每16列100万行组成。下面您只看到2个过滤器，但我总共有15个（其中一些是整数，一些是字符串和列）。谢谢大家!

通过查看下面的代码，我想对其稍作修改，使其能够在多种情况下工作：

• 如果我想通过一个设备（例如移动设备）进行过滤
• 如果我想通过2个设备（例如移动设备、桌面设备）进行过滤
• 如果我不想按设备筛选（我希望我的代码忽略按设备筛选）

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如果我理解正确的话，您只想将其应用到一个函数中，其中提供的输入将是（column，filter_value）的元组

那么你可以这样称呼它

mask = mask_constructor(("device", "iPhone"), ("os", "iOS"))
df_ch[mask]

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也许这段代码能帮上忙。这里的“a”是seg_设备，“b”是seg_操作系统。所以确保a=''和b=''。如果未指定（输入）'a'，则'a'将设置为df['a']，因此该列中的所有值都将有效。对于“b”和数据框中的其他列也可以这样做。希望这是清楚的

d = {'A':['a','b','a','b','a'], 'B':[1,2,3,4,5]}
df = pd.DataFrame(data=d)

a ='' # a is not specified and remains empty
if a=='': 
  a=df['A'] # set 'a' to all values in df['A'] 
b=1

(df['A']==a) & (df['B']>b)

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这回答了你的问题吗？嗨@Deepak，不幸的是它没有应答。我可以给你更多关于这个例子的信息。在我的数据库中，我有3个允许插入的“设备”值（移动、桌面、平板电脑）。通过查看上面的代码，我想稍微修改一下，使其能够在多种情况下工作：-如果我想通过一个设备（例如移动设备）进行过滤-如果我想通过两个设备（例如移动设备、桌面设备）进行过滤-如果我不想通过设备进行过滤（我希望我的代码忽略通过设备进行过滤），谢谢！不幸的是，这还不能解决问题。它允许我使用列表过滤2个值，但不能忽略过滤。我编辑了问题的最后一部分，以提供更多信息和示例。再次感谢您是的，但是在这个函数中，您可以传递所需的列和筛选器。如果您不想使用特定的列，请不要将其传入。

mask = mask_constructor(("device", "iPhone"), ("os", "iOS"))
df_ch[mask]

d = {'A':['a','b','a','b','a'], 'B':[1,2,3,4,5]}
df = pd.DataFrame(data=d)

a ='' # a is not specified and remains empty
if a=='': 
  a=df['A'] # set 'a' to all values in df['A'] 
b=1

(df['A']==a) & (df['B']>b)