Python 根据系列值选择DataFrame数据库

我有一个熊猫的数据帧，当我在数据帧上执行操作时，我会得到一个序列。我如何使用该序列只选择匹配的记录

现在，我正在将该列附加到数据帧上，并对该数据帧执行查询，然后删除该列。我真的不喜欢这个解决方案，所以我希望我能得到一个更好的解决方案

data = [[1,2,3], [1,3,4], [3,4,5]]
columns = ['a', 'b', 'c']
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
series = df.myoperation()
df['myoperation'] = series
res = df[df['myoperation'] == True] 
del res['myoperation']

系列

对象将产生1-1匹配，因此索引项1将匹配数据框对象中的项1

上面是我的黑客代码来完成它，但我担心当dataframe有很多列或者比这个简单的例子有更多的数据时，它会很慢

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谢谢

如果

系列

是布尔的

系列

，索引与

df

相同，长度与

df

相同，我想您可以使用它-它被称为：

它始终适用于

布尔值

列表和numpy数组，只有长度必须与

df

相同：

L = [True, False, True]
res = df[L]
print (res)
   a  b  c
0  1  2  3
2  3  4  5

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L = [True, False, True]
res = df[L]
print (res)
   a  b  c
0  1  2  3
2  3  4  5

arr = np.array([True, False, True])
res = df[arr]
print (res)
   a  b  c
0  1  2  3
2  3  4  5