使用运算符链接过滤 Pandas DataFrame 中的行
pandas 操作的灵活性允许方便的链接来完成数据操作任务。然而，过滤行传统上需要手动括号索引，这可能很麻烦。
链式布尔索引
使用运算符链过滤行的最直接方法是创建布尔掩码并用它索引 DataFrame：
<code class="python">df_filtered = df[df['column'] == value]</code>
布尔掩码检查指定列的每行值，并为匹配的行返回 True。
链接自定义掩码方法
或者，您可以使用自定义屏蔽方法扩展 DataFrame 类：
<code class="python">def mask(df, key, value):
return df[df[key] == value]
pandas.DataFrame.mask = mask</code>此方法采用 DataFrame、列名称和值作为参数，并有选择地基于行屏蔽
<code class="python">df_filtered = df.mask('column', value)</code>链接多个掩码
链式运算符过滤允许通过组合多个掩码来实现复杂的条件：
<code class="python">df_filtered = df[
(df['column1'] == value1) &
(df['column2'] == value2) &
...
]</code>总之，pandas 提供了两种主要的链式行过滤方法：
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