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

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，我想过滤电影是唐或芝加哥的观察，如下代码所示，

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

在一秒钟内，我将为 3 个值应用过滤器，

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

在过滤超过 5 或 10 个值的情况下，我们应该为这些多个值做一个逻辑表达式，这肯定是一项耗时的任务。

是否有任何数据表方法可以更快地完成它？就像%in% %chin%在 R 中有一些过滤选项可用data.table。

Answer 1

R%in运算符的Python 等价物被简单地称为in。不幸的是，这个算子还没有在datatable中实现，相关功能请求是https://github.com/h2oai/datatable/issues/699。

同时，我建议使用reduce带有or_运算符的标准函子：

>>> 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]