Python 按字典键值对筛选数据帧

是否有一种更优雅的方法可以按一列过滤数据帧，然后按另一列进一步过滤每个子集？结果数据是否在一个数据帧中？过滤信息在字典中。第一个过滤器使用dict键打开

col1

。第二个过滤器使用其相应的值打开

col3

df=pd.DataFrame（{'col1'：[1,1,1,2,2]，'col2'：[2,2,2,2]，'col3'：[1,6,7,5,9]）

df

如下所示

| col1 | col2 | col3|
|1   |2   |1   |
|1   |2   |6   |
|1   |2   |7   |
|2   |2   |5   |
|2   |2   |9   |
筛选器_dict={1:5，2:7}
df_new=df.somefunction（filter_dict）

其中

col1

为1，过滤器中

col3

值大于5。当

col1

为2时，按

col3

值过滤大于7。这将导致：

df_新
|col1 | col2 | col3|
|1   |2   |6   |
|1   |2   |7   |
|2   |2   |9   |

使用concat列出理解和布尔索引

df_new = pd.concat([df[(df['col1'] == k) & (df['col3'] > v)] for k,v in filter_dict.items()])

   col1  col2  col3
1     1     2     6
2     1     2     7
4     2     2     9

---

用concat实现列表理解和布尔索引

df_new = pd.concat([df[(df['col1'] == k) & (df['col3'] > v)] for k,v in filter_dict.items()])

   col1  col2  col3
1     1     2     6
2     1     2     7
4     2     2     9