如何在Python中构造循环中的条件？

我想通过遍历给定的dictionarydict为函数中的数据帧构造一个条件

def get_condition(dataframe, dict={'col1':val1, 'col2':val2, 'col3':val3})":

     condition = ...          

     return condition  

预期产出

条件=（数据帧['col1']==val1）&（数据帧['col2']==val2）&（数据帧['col3']==val3）

---

如何做到这一点

如果要创建布尔过滤器，则不确定

def get_condition(df, d):
    d = list(d.items())

    first_col, first_val = d[0]
    cond = df[first_col] == first_val
    for col, val in d[1:]:
        cond &= df[col] == val

    return cond

def get_condition(dataframe, dictionary):
    # create series with all values set to true
    condition = pd.Series([True] * len(dataframe))

    for k, v in dictionary.items():
        condition &= dataframe[k] == v
    return condition  

---

如果要创建布尔过滤器，则不确定

def get_condition(dataframe, dictionary):
    # create series with all values set to true
    condition = pd.Series([True] * len(dataframe))

    for k, v in dictionary.items():
        condition &= dataframe[k] == v
    return condition  

---

您想要构建一个字符串，还是实际执行并解决这个条件？最后我想要一个dataframe_new=dataframe[condition]。但是我想先用一个函数迭代地构造这个条件，如果我明白你的意思，我想先对字符串进行排序，然后再使用eval（）就行了？但听起来像是密码的味道？请看答案。在参考原始代码时，请注意。另外，通过使用

dict

作为字典的变量名，您正在覆盖内置的dict类型/函数，如果可能的话，通常应该避免使用内置的dict类型/函数。您希望生成字符串，还是实际执行并解决此条件？最后，我希望有一个dataframe\u new=dataframe[condition]。但是我想先用一个函数迭代地构造这个条件，如果我明白你的意思，我想先对字符串进行排序，然后再使用eval（）就行了？但听起来像是密码的味道？请看答案。在参考原始代码时，请注意。另外，通过使用

dict

作为字典的变量名，您正在覆盖内置的dict类型/函数，如果可能的话，通常应该避免使用内置的dict类型/函数。