Python 如何使用函数过滤数据帧？

我想使用以下函数来过滤dataframa

def isInRadiusposition： LATCTCK=False lonCheck=False 如果position.lat<0： 锁定=位置。横向=下部 其他： LATCTCK=position.lat>=upperLat和position.lat=righterLon和position.lat只需使用数据帧的.apply功能

df[df.apply(isInRadius, 1)]

只需使用数据帧的.apply功能

df[df.apply(isInRadius, 1)]

---

不需要使用应用程序

import pandas as pd

df2 =pd.DataFrame({'lookup_id':['a','a','c','c','c'],'val':[1,1,1,1,1]})
print(df2)

  lookup_id  val
0         a    1
1         a    1
2         c    1
3         c    1
4         c    1

# Replace this with whatever your function actually does
def val_is_a(r):
    return r['lookup_id'] =='a'

df2.loc[lambda df : val_is_a(df)]

    lookup_id   val
0   a           1
1   a           1

---

不需要使用应用程序

import pandas as pd

df2 =pd.DataFrame({'lookup_id':['a','a','c','c','c'],'val':[1,1,1,1,1]})
print(df2)

  lookup_id  val
0         a    1
1         a    1
2         c    1
3         c    1
4         c    1

# Replace this with whatever your function actually does
def val_is_a(r):
    return r['lookup_id'] =='a'

df2.loc[lambda df : val_is_a(df)]

    lookup_id   val
0   a           1
1   a           1

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什么是低纬度、高纬度等？你能解释一下isInRadius的逻辑吗？过滤器对索引起作用，所以不管你使用什么语法，它都不应该起作用，因为你想要的过滤是对值而不是索引进行的。这真的重要吗？upperLat，lowerLat，righterLon和lefterLon定义了地球表面的一个盒子，我想知道提供的位置是否在里面。。。用于根据索引或列标题标签筛选数据帧。您需要使用函数创建一个布尔级数，然后使用.loc。尝试类似df[df.applylambda x:isInRadiusx，1]什么是lowerLat，upperLat，等等？你能解释一下isInRadius的逻辑吗？过滤器对索引起作用，所以不管你使用什么语法，它都不应该起作用，因为你想要的过滤是对值而不是索引进行的。这真的重要吗？upperLat，lowerLat，righterLon和lefterLon定义了地球表面的一个盒子，我想知道提供的位置是否在里面。。。用于根据索引或列标题标签筛选数据帧。您需要使用函数创建一个布尔序列，然后使用.loc.Try类似于df[df.applylambda x:isInRadiusx，1]