如何使用函数正确索引数据框？

Question

给定一个数据框：

   a  b  c
u  5  0  3
v  3  7  9
w  3  5  2

我想使用函数选择数据框中的行/列。该函数获取数据帧并返回标签列表的元组，例如它使用这个 lambda 返回

['v', 'u'], ['c']

：

get_labels = lambda df: (['v', 'u'], ['c'])

如果我将

.loc

与标签文字一起使用，我会得到所需的结果：

df.loc[['v', 'u'], ['c']]

   c
v  9
u  3

文档说关于使用函数（可调用），返回两个标签列表的函数是有效的（“以上之一”）：

具有一个参数（调用 Series 或 DataFrame）的可调用函数，并返回用于索引的有效输出（上述之一）

但是，如果我将

.loc

与函数一起使用，我相信该函数返回相同的列表元组，则会收到错误：

df.loc[get_labels]

unhashable type: 'list'

怎么了？ （作为一个可能的线索：Pandas 似乎试图用函数的结果创建一个

Index

对象——不知道为什么，文档中没有解释。）

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完整代码：

import numpy.random as npr
import pandas as pd
npr.seed(0)

df = pd.DataFrame(npr.randint(10, size=(3,3)),
                  index=['u','v','w'],
                  columns=['a','b','c'])

get_labels = lambda df: (['v', 'u'], ['c'])
print(df.loc[['v', 'u'], ['c']])
print(df.loc[get_labels])

Answer 1

您需要调用您的函数：

df.loc[get_labels(df)]

链式使用：

df.pipe(lambda x: x.loc[get_labels(x)])

输出：

   c
v  9
u  3