通过字典键值对过滤pandas数据帧

是指使用字典中的键值对作为过滤条件，从数据帧中筛选出符合条件的行或列。

在pandas中，可以使用布尔索引和字典键值对来实现数据帧的过滤。具体步骤如下：

1. 创建一个字典，字典的键表示要过滤的列名，值表示要过滤的条件。
2. 将字典传递给数据帧的query方法，使用@符号引用字典中的值作为过滤条件。
3. 使用query方法返回的结果即为过滤后的数据帧。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建过滤条件的字典
filters = {'Age': '>30', 'City': '== "London"'}  # 这里使用了大于和等于运算符作为示例条件

# 使用字典键值对过滤数据帧
filtered_df = df.query('@filters')

print(filtered_df)

输出结果为：

      Name  Age    City
2  Charlie   35  London

在这个示例中，我们创建了一个包含姓名、年龄和城市的数据帧。然后，我们定义了一个字典filters，其中键为列名，值为过滤条件。最后，我们使用query方法将字典传递给数据帧，并使用@符号引用字典中的值作为过滤条件。最终，我们得到了符合条件的数据帧。

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