运算符链接可以用于 Pandas 中的 DataFrame 行过滤吗？

使用运算符链接过滤 DataFrame 的行

虽然 pandas 为各种操作（groupby、aggregate、apply）中的运算符链接提供了广泛的支持，通过此方法过滤行的能力似乎受到限制。相反，用户传统上使用方括号索引进行行过滤。但是，这种方法需要事先将 DataFrame 分配给变量，这可能很不方便。

为了解决此限制，一些用户探索了在布尔索引内链接过滤条件的可能性。例如：

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

此语法允许通过组合多个条件进行简洁高效的过滤。

如果所需的功能是链接方法而不是过滤条件，用户可以定义自定义掩码用作底层过滤操作的方法包装器的方法。

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

通过将此方法添加到 DataFrame class:

pandas.DataFrame.mask = mask

用户可以利用 pandas 的方法链接功能在一行代码中执行多个过滤操作：

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

这种方法提供了可定制且灵活的解决方案用于在 DataFrame 上链接过滤操作。

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