Python 具有多个可调用项的df.loc[]

我想使用两个单独的可调用项（一个由用户提供，一个由param提供）在数据帧中进行查找。也可以接受：由一个可调用的过滤器和另一个使用显式语法的过滤器索引

这可能吗？我猜这可以通过groupby实现，但这似乎有点麻烦

最小代码示例：

import pandas as pd  # Version: 0.23.4, Python 2.7
df = pd.DataFrame({'C1': [1, 2,1], 'C2': [3, 4, 10]})


# This works
filter = lambda adf: adf['C1']==1
df.loc[filter]

# So does this
df.loc[df['C2']>5]

# Both of them together works
df.loc[(df['C2']>5) & (df['C1']==1)]

# So why don't any of these?
df.loc[(df['C2']>5) & filter] #TypeError: ...
df.loc[(df['C2']>5) & (filter)] # TypeError: ...
df.loc[df['C2']>5 & filter] # TypeError: ...

filter2 = lambda adf: adf['C2']>5
df.loc[(filter) & (filter2)] # TypeError: ...
df.loc[(filter) | (filter2)] # TypeError: ...

# Nesting works, but isn't pretty for multiple callables
df.loc[(df['C2']>5)].loc[filter]

---

当您将lambda

filter

作为

loc

参数传递时，您传递它就像传递对象函数一样，而不是作为该函数计算的结果

因此，您不能使用任何

逻辑运算符

组合多个函数，这与使用多个

逻辑

条件时发生的情况不同

在任何情况下，如果您想对数据帧使用异构条件（逻辑和功能），可以使用

loc

两次。正如你自己所建议的

# function
filter = lambda df: df['C1']==1
df.loc[(df['C2']>5)].loc[filter]

---

过滤器是一个函数。您需要通过

filter（df）

：尝试

df.loc[（df['C2']>5）和（filter（df））]

谢谢@Chris！这是在假设filter（df）==df.loc[filter]的情况下工作的。我还没有弄清楚这是否总是正确的。@MagO这个错误不是由索引方式引起的，而是由按位AND操作引起的。@Chris建议创建一个布尔掩码以避免

TypeError

@MagO另一个选项是创建一个包含可调用的：

df.loc[lambda x:filter（x）&（x['C2']>5）]

，它使用先前创建的可调用的