Le chaînage d’opérateurs peut-il être utilisé pour le filtrage des lignes DataFrame dans Pandas ?

Filtrage des lignes de DataFrame avec le chaînage d'opérateurs

Alors que pandas offre une prise en charge étendue du chaînage d'opérateurs dans diverses opérations (groupby, agréger, appliquer), la possibilité de filtrer les lignes via cette méthode semble limitée. Au lieu de cela, les utilisateurs ont traditionnellement utilisé l’indexation entre crochets pour le filtrage des lignes. Cependant, cette approche nécessite d'attribuer au préalable le DataFrame à une variable, ce qui peut s'avérer gênant.

Pour pallier à cette limitation, certains utilisateurs ont exploré la possibilité d'enchaîner des critères de filtrage au sein de l'index booléen. Par exemple :

df[(df.A == 1) & (df.D == 6)]

Cette syntaxe permet un filtrage concis et efficace en combinant plusieurs conditions.

Si la fonctionnalité souhaitée est d'enchaîner des méthodes au lieu de filtrer des critères, les utilisateurs peuvent définir un masque personnalisé méthode qui sert de wrapper de méthode autour de l'opération de filtrage sous-jacente.

def mask(df, key, value):
    return df[df[key] == value]

En ajoutant cette méthode à la classe DataFrame :

pandas.DataFrame.mask = mask

Les utilisateurs peuvent ensuite exploiter les capacités de chaînage de méthodes des pandas pour effectuer plusieurs opérations de filtrage dans une seule ligne de code :

df.mask('A', 1).mask('D', 6)

Cette approche fournit une solution personnalisable et flexible pour enchaîner les opérations de filtrage sur les DataFrames.

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