如何过滤在 Pydatatable 框架的 I 表达式中传递的多个值的观察？

Question

我有一个包含两列的数据框，如下所示，

DT_EX = dt.Frame({'film':['Don','Warriors','Dragon','Chicago','Lion','Don','Chicago','Warriors'],
                  'gross':[400,500,600,100,200,300,900,1000]})

在第一种情况下，我想过滤电影是 Don 或 Chicago 的观察结果，如下面的代码所示，

DT_EX[((f.film=="Don") | (f.film=="Chicago")),:]

稍后我将对 3 个值应用过滤器，

DT_EX[((f.film=="Don") | (f.film=="Chicago") | (f.film=="Lion")),:]

过滤超过5个或10个值的情况下，我们要为这么多值做一个逻辑表达式，这肯定是一个耗时的任务。

是否有任何数据表方法可以更快地完成它？比如在 R data.table.

中有 %in% %chin% 种过滤选项

Answer 1

Python 等价于 R 的 %in 运算符被简单地称为 in。不幸的是，这个运算符还没有在数据表中实现，相关的功能请求是https://github.com/h2oai/datatable/issues/699。

与此同时，我建议使用带有 or_ 运算符的标准 reduce 仿函数：

>>> import functools
>>> import operator
>>>
>>> films = ['Lion', 'Chicago', 'Don']
>>> filter = functools.reduce(operator.or_, (f.film == item for item in films))
>>> DT_EX[filter, :]
   | film     gross
-- + -------  -----
 0 | Don        400
 1 | Chicago    100
 2 | Lion       200
 3 | Don        300
 4 | Chicago    900

[5 rows x 2 columns]

如何过滤在 Pydatatable 框架的 I 表达式中传递的多个值的观察？

How to filter observations for the multiple values passed in the I expression of Pydatatable frame?

python

py-datatable