python - 在多个 Pandas DataFrames 中基于相同条件选择行

我正在使用 Python 3.7，并且正在尝试根据相同的条件从多个 Pandas DataFrame 中选择行。

特别是，假设我有一个 DataFrame，df，有两列 = ['Name', 'Gender']，而 'Gender' 列只能取三个值 'M'、'F'、'U'。

我的目标是选择性别等于“M”或“F”的行。但是，我将不得不为具有相同列的多个数据框进行此选择，因此我试图使用 lambda 函数将条件存储在一个对象中，如下所示：

_M = (lambda x: x['Gender']=='M')
_F = (lambda x: x['Gender']=='F')
new_df = df.loc[_M | _F]

但是，它会引发以下异常：

"TypeError: unsupported operand type(s) for |: 'function' and 'function'"

因此我尝试用'|'代替对于“或”：

new_df = df.loc[_M or _F]

在这种情况下，我没有收到任何错误，但它仅根据 _M 条件选择行。

（请注意，我想将 _M 和 _F 作为单独的条件，因为我需要在稍后阶段分别处理 Gender=='M' 和 Gender='F' 的行。）

编辑：因此，我的问题是如何以有效的方式使用相同的条件从不同的 pandas 数据框中选择行。更一般地说，我想知道使用 lambda 函数（如果有）组合条件的正确方法是什么。

谢谢！

标签： pythonpandasdataframe