我要做的是将切片熊猫数据框的规则放在函数中。
例如：
row1 = {'a':5,'b':6,'c':7,'d':'A'}
row2 = {'a':8,'b':9,'c':10,'d':'B'}
row3 = {'a':11,'b':12,'c':13,'d':'C'}
df = pd.DataFrame([row1,row2,row3])
我以这种方式切片数据框：
print df.loc[df['a']==5]
print df.loc[df['b']==12]
print df.loc[(df['b']==12) | df['d'].isin(['A','C']),'d']
出于我的目的，我需要以不同的方式对同一数据帧进行切片，以作为函数的一部分。例如：
def slicing(locationargument):
df.loc(locationargument)
do some stuff..
return something
另外，我期望getattr（）可以工作，但这告诉我DataFrames没有.loc [...]属性。例如：
getattr(df,"loc[df['a']==5]")
返回值：
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'loc[df['a']==5]'
我在这里想念什么吗？任何想法或选择将不胜感激！
在Pandas中，我认为将其.loc视为函数（或方法）是不正确的DataFrame。例如，语法df.loc(...)不正确。相反，您需要写df.loc[...]（括号，而不是括号）。
那么如何简单：
def slicing(locationargument):
df.loc[locationargument]
do some stuff..
return something
但是问题就变成了“对象应该locationargument是什么类型？如果它是一个可迭代的对象，其长度等于数据帧中的行数，那么您就已经准备好了。另一种方法是将其设为字符串，然后编写：
def slicing(locationargumentstring):
df.loc[eval(locationargumentstring)]
do some stuff..
return something
如果您走这getattr条路线，请记住该属性不包含参数。所以以下是不好的：
getattr(df, "loc[df['a']==5]")
但以下方法会起作用：
getattr(df, "loc")[eval("df['a']==5")]
更直接的是，
getattr(df, "loc")[df['a']==5]
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