我有一个 pandas 数据框，其中有几列在最后一列中标记数据，例如，
df = pd.DataFrame( {'1_label' : ['a1','b1','c1','d1'],
'2_label' : ['a2','b2','c2','d2'],
'3_label' : ['a3','b3','c3','d3'],
'data' : [1,2,3,4]})
df = 1_label 2_label 3_label data
0 a1 a2 a3 1
1 b1 b2 b3 2
2 c1 c2 c3 3
3 d1 d2 d3 4
和一个元组列表，
list_t = [('a1','a2','a3'), ('d1','d2','d3')]
我想过滤这个数据框并返回一个新的数据框，其中只包含与我的列表中的元组对应的行。
result = 1_label 2_label 3_label data
0 a1 a2 a3 1
1 d1 d2 d3 4
我天真的(和 C++ 启发的)解决方案是使用追加(如 vector::push_back)
for l1, l2, l3 in list_t:
if df[(df['1_label'] == l1) &
(df['2_label'] == l2) &
(df['3_label'] == l3)].empty is False:
result = result.append(df[(df['1_label'] == l1) &
(df['2_label'] == l2) &
(df['3_label'] == l3)]
虽然我的解决方案有效，但我怀疑它对于大型数据帧和大型元组列表来说速度非常慢，因为我认为 pandas 在每次调用追加时都会创建一个新的数据帧。谁能建议一种更快/更清洁的方法来做到这一点？谢谢!
请您参考如下方法:
假设没有重复项，您可以从要“过滤”的列中创建索引:
In [10]: df
Out[10]:
1_label 2_label 3_label data
0 a1 a2 a3 1
1 b1 b2 b3 2
2 c1 c2 c3 3
3 d1 d2 d3 4
In [11]: df.set_index(['1_label', '2_label', '3_label'])\
.loc[[('a1','a2','a3'), ('d1','d2','d3')]]\
.reset_index()
Out[11]:
1_label 2_label 3_label data
0 a1 a2 a3 1
1 d1 d2 d3 4
