運算子連結可以用於 Pandas 中的 DataFrame 行過濾嗎？

使用運算子連結過濾DataFrame 的行

雖然pandas 為各種操作（groupby、aggregate、apply）中的運算子連結提供了廣泛的支持，透過此方法過濾行的能力似乎受到限制。相反，使用者傳統上使用方括號索引進行行過濾。但是，這種方法需要事先將 DataFrame 指派給變量，這可能很不方便。

為了解決此限制，一些使用者探索了在布林索引內連結過濾條件的可能性。例如：

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

此語法允許透過組合多個條件進行簡潔高效的過濾。

如果所需的功能是連結方法而不是過濾條件，使用者可以定義自訂遮罩方法，作為底層過濾操作的方法包裝器。

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

將此方法加入DataFrame 類別：

pandas.DataFrame.mask = mask

使用者可以利用pandas 的方法連結功能在一行程式碼中執行多個過濾操作：

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

此方法為在DataFrame 上連結過濾操作提供了可自訂且靈活的解決方案。

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