熊猫查询"&" - 运算符的行为类似于逻辑 NAND

Question

我遇到了以下问题。我想动态创建查询来过滤panda数据帧，而无需事先手动指定列。

我发现了以下代码片段，所有数据的类型都是String:

columnList=[col1, col1, col1, col2]
filterList=[va1, val2, val3, val4]
query = ' & '.join(f'`{i}!=repr{k}' for i, k in zip(columnList,filterList))
df=df.query(query)

然而，当我运行我的代码时，得到的数据帧看起来像是所有的过滤器都被一个接一个地应用了，但不是作为一个统一的"过滤器"；过滤规则链"；通过"&quot；操作人员看起来我会在；NAND"；

在熊猫中，and和&都应该像逻辑NOR一样工作，对吗？

Answer 1

使用datar，您可以直接操作用于筛选的表达式：

>>> from datar.all import f, tibble, filter
[2022-03-28 10:49:15][datar][WARNING] Builtin name "filter" has been overriden by datar.
>>> df = tibble(
...     c1 = ["a", "b", "c", "d", "e"],
...     c2 = ["a", "b", "c", "d", "e"],
... )
>>> 
>>> columnList=["c1", "c1", "c1", "c2"]
>>> filterList=["a", "b", "c", "d"]
>>> 
>>> expr = None
>>> for col, val in zip(columnList, filterList):
...     if expr is None:
...         expr = f[col] != val
...     else:
...         expr = expr & (f[col] != val)
... 
>>> df >> filter(expr)
c1       c2
<object> <object>
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