Filtrado eficiente de series o marcos de datos de Pandas con múltiples condiciones

Pandas proporciona varios métodos para filtrar datos, incluidos reindex(), apply() y map() . Sin embargo, cuando se aplican varios filtros, la eficiencia se convierte en una preocupación.

Para un filtrado optimizado, considere utilizar la indexación booleana. Tanto Pandas como Numpy admiten la indexación booleana, que opera directamente en la matriz de datos subyacente sin crear copias innecesarias.

Aquí hay un ejemplo de indexación booleana:

df.loc[df['col1'] >= 1, 'col1']

Esta expresión devuelve una serie Pandas que contiene solo las filas donde los valores de la columna 'col1' son mayores o iguales a 1.

Para aplique múltiples filtros, use los operadores lógicos '&' (Y) y '|' (O). Por ejemplo:

df[(df['col1'] >= 1) & (df['col1'] <=1 )]

Esta expresión devuelve un DataFrame que contiene solo las filas donde los valores de la columna 'col1' están entre 1 y 1 inclusive.

Para funciones auxiliares, considere definir funciones que tomen un DataFrame y devuelvan una serie booleana, lo que le permitirá combinar múltiples filtros usando operadores lógicos.

def b(x, col, op, n):
    return op(x[col],n)

def f(x, *b):
    return x[(np.logical_and(*b))]

Pandas 0.13 introduce el método query(), que proporciona una forma más eficiente de expresar condiciones de filtrado complejas. Suponiendo identificadores de columna válidos, el siguiente código filtra DataFrame df según múltiples condiciones:

df.query('col1 <= 1 & 1 <= col1')

En resumen, la indexación booleana ofrece un método eficiente para aplicar múltiples filtros a Pandas DataFrames o Series sin crear copias innecesarias. Utilice operadores lógicos y funciones auxiliares para combinar varios filtros y obtener una funcionalidad ampliada.