使用管道表示熊猫子集操作

Question

有没有办法使用管道运算符来表达下面的熊猫操作？

 df_a = df[df.index.year != 2000]
 df_b = df_a[(df_a['Month'].isin([3, 4, 5])) & (df_a['region'] == 'USA')]

Answer 1

不确定为什么要使用pipe进行此操作。

pipe旨在使用修改传入数据帧的函数链简化数据帧链式处理的语法（请参阅文档）。

您尝试做的是使用许多筛选器（或掩码）过滤数据帧。

只是为了说明使用pipe进行此操作有些麻烦：

import pandas as pd
pd.np.random.seed(123)
# Generate some data
dates = pd.date_range('2014-01-01', '2015-12-31', freq='M')
df = pd.DataFrame({'region':pd.np.random.choice(['USA', 'Non-USA'], len(dates))}, index=dates)
df['Month'] = df.index.month
print df.head()
             region  Month
2014-01-31      USA      1
2014-02-28  Non-USA      2
2014-03-31      USA      3
2014-04-30      USA      4
2014-05-31      USA      5

原始筛选器将产生：

df_a = df[df.index.year != 2014]
df_b = df_a[(df_a['Month'].isin([3, 4, 5])) & (df_a['region'] == 'USA')]
print df_b
           region  Month
2015-03-31    USA      3
2015-05-31    USA      5    

以下是如何使用pipe获得相同的输出：

def masker(df, mask):
    return df[mask]
mask1 = df.index.year != 2014
mask2 = df['Month'].isin([3, 4, 5])
mask3 = df['region'] == 'USA'
print df.pipe(masker, mask1).pipe(masker, mask2).pipe(masker, mask3)
           region  Month
2015-03-31    USA      3
2015-05-31    USA      5    

然而，熊猫能够以相当简单（在这种特殊情况下）的方式处理过滤：

print df[mask1 & mask2 & mask3]
           region  Month
2015-03-31    USA      3
2015-05-31    USA      5