如何按多列筛选数据帧
若要用单个列过滤数据文件（DF），如果我们考虑有男性和女性的数据，我们可以：
males = df[df[Gender]=='Male']
问题1——但如果数据跨越多年，而我只想看到2014年的男性会怎样？
在其他语言中，我可能会这样做：
if A = "Male" and if B = "2014" then
（除非我想这样做并在新的dataframe对象中获取原始dataframe的子集）
问题2。我如何在一个循环中实现这一点，并为每个独特的年份和性别集（即：2013年男性、2013年女性、2014年男性和2014年女性）创建一个数据框对象
for y in year:
for g in gender:
df = .....
共有3个答案
从熊猫0.13开始，这是最高效的方式。
df.query('Gender=="Male" & Year=="2014" ')
对于要用作筛选器且依赖于多个列的更通用的布尔函数，可以使用：
df = df[df[['col_1','col_2']].apply(lambda x: f(*x), axis=1)]
其中f是一个函数，应用于col_1和col_2的每对元素（x1，x2），并根据您想要的任何条件（x1，x2）返回True或False。
使用
males = df[(df[Gender]=='Male') & (df[Year]==2014)]
要使用for循环将数据帧存储在dict中，请执行以下操作：
from collections import defaultdict
dic={}
for g in ['male', 'female']:
dic[g]=defaultdict(dict)
for y in [2013, 2014]:
dic[g][y]=df[(df[Gender]==g) & (df[Year]==y)] #store the DataFrames to a dict of dict
一个演示为您的getDF：
def getDF(dic, gender, year):
return dic[gender][year]
print genDF(dic, 'male', 2014)
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