python - 在 Python 中的 pandas 数据框上创建通用数据过滤器

Question

我正在尝试对某些数据创建通用过滤器。考虑一个简化的例子:

my_data = pd.DataFrame(some_data)
my_filter = {"value": 100, "direction": ">"}

现在我想利用 numpy 的 where 来做类似的事情:

np.where(my_data (...) my_filter["value"])

其中，作为“(...)”，我想要 my_filter["direction"]。当然，我可以通过将适当的字符串放在一起来使用类似“eval(...)”的东西。

问题 但我想知道是否有一种方法可以不用 eval(...) 来做到这一点？

跟进“已回答”声明:这里的关键是我需要方向是通用的。基于值的子选择数据很容易“np.where(my_data == my_filter["value"])”，例如

Answer 1

演示:

In [73]: df
Out[73]:
   value direction
0    100         >
1     12         ^
2    101         >
3     13         v
4    100         <

In [74]: my_filter = ["value >= 100", "direction == '>'"]

In [75]: df.query(' and '.join(my_filter))
Out[75]:
   value direction
0    100         >
2    101         >