根据用户输入的不同条件过滤 pandas

Question

我正在尝试根据用户的输入过滤 df。我从 4 个下拉菜单中接收输入，如图所示。每个下拉菜单都是来自 DF 的列的 unique() 但是，我在下拉菜单的列表顶部添加了单词 "All" 以禁用该特定过滤器并显示没有该过滤器的 DF .

这是构建每个菜单列表的方式

def unique(df,col_nme,**kwargs):
lst_nme=df[col_nme].unique()
lst_nme=list(lst_nme)
lst_nme.insert(0,"All")
return lst_nme

然后我将它们设置为显示（使用 streamlit）并为 pandas

构造过滤器

lst_rprt_status = unique(df, "Reporting Status")
rprt_status = st.sidebar.selectbox("Reporting Status", lst_rprt_status)
lst_src = unique(df, "Source")
src = st.sidebar.selectbox("Source", lst_src)
lst_cntrct_type = unique(df, "Contract Type")
cntrct_type = st.sidebar.selectbox("Contract Type", lst_cntrct_type)
lst_country = unique(df, "Country")
country = st.sidebar.selectbox("Country", lst_country)

filt_status = df["Reporting Status"] == rprt_status
filt_src = df["Source"] == src
filt_cntrct_type = df["Contract Type"] == cntrct_type
filt_country = df["Country"] == country

如果所有名称 returns 和 "All"，即用户加载了页面，这是一个非常简单的 if 语句，我只显示完整的 DF 但是，如果我开始 select 要从菜单中过滤的值，而其他菜单仍处于“全部”状态，或者我想在 selected 后将其中一个更改为 "All"，那么我在构建组合过滤器时遇到了问题对于DF。我尝试阅读有关 df.query 的内容，但我会运行遇到同样的问题。

所以基本上我想在这里做的是有一种像 bleow 这样的过滤器：

        df_filtered = df[(df["Reporting Status"] == "Pending") &
                     (df["Source"] == "All") &
                     (df["Contract Type"] == "CSA") &
                     (df["Country"] == "Egypt")]["CPM"]

如果特定行的关联条件 == "All" 在上例中是 df["Source"] == "All"，则可以删除该行，如果不是，则将其添加回去。
我还尝试用字符串操作构造完整的句子，但最终没有成功，我不想运行一个 if 语句用于所有会产生结果的组合，除非它真的是唯一的希望

抱歉拖了这么久 post，但我试图尽可能彻底

Answer 1

你能试试这个吗？在这里，我假设文本 All 保留用于 select 所有行。

我正在做的是首先检查 selected 输入是否在唯一列表中，如果不是，则通过创建 True 布尔值我 select 所有行。

msk1 = df["Reporting Status"] == rprt_status if rprt_status in lst_rprt_status else True
msk2 = df["Source"] == src if src in lst_src else True
msk3 = df["Contract Type"] == cntrct_type if cntrct_type in lst_cntrct_type else True
msk4 = df["Country"] == country if country in lst_country else True

df_filtered = (df[msk1 & msk2 & msk3 & msk4])["CPM"]

Answer 2

我通常使用的标准模式类似于

filter = lambda x: 选择 == 'All' 或选择 == x

根据用户输入的不同条件过滤 pandas

Filtering pandas based on varying conditions as inputs form the user

python

filter

python-3.x

pandas

dropdown

这是构建每个菜单列表的方式