将pandas数据帧行与键/值对的dict进行匹配

Question

我希望能做到以下几点：

df.loc[(df["first_name"] == "joko") & (df["last_name"] == "widodo"), "are_you_joko"]

但是，没有在行中显式提供列名和值（df[“first_name”]==“joko”）&；（df[“last_name”]==“widodo”）。相反，我想提供键/值对的dict，例如，{“first_name”：“joko”，“last_name”：“widodo”}。另外，我想以最快的方式完成这项工作。我目前正在使用以下。在

^{pr2}$

其中，记录是{“名字”：“joko”，“姓”：“widodo”}。如果有人知道得更快一些，我很感兴趣。谢谢！在

Answer 1

如果df很大，创建一个新的DataFrame可能需要时间和内存。我尝试过类似的方法，当len(df) = 100000时，它比你的快500多倍。如果你的df很小，我想没什么区别。在

In [1]:

import pandas as pd
import numpy as np
​
df = pd.DataFrame(np.random.randint(3, size=(100000,5)), columns=list('ABCDE'))
​
record_dict = dict(A=1, B=2, C=1, D=2, E=1)
In [2]:

%%timeit 
tf_df = pd.DataFrame([df[k] == v for k, v in record_dict.iteritems()]).all()
1 loops, best of 3: 2.34 s per loop
In [3]:

%%timeit
msk = None
for k, v in record_dict.iteritems():
    if msk is None:
        msk = df[k] == v
    else:
        msk = msk & (df[k] == v)       
100 loops, best of 3: 4.14 ms per loop