在大熊猫查询时，如何跳过无过滤器？

Question

如何跳过（不应用）无过滤器？

res = df[ 
    (df['Column1'] >= column1_min) & (df_item['Column1'] <= column1_max) & 
    (df['Column2'].isin(column2)) & 
    (df['Column3'] == column3) & 
    #..... 

也就是说，如果column1_min或column1_max或column2或column3是None，那么就不要对它们进行过滤。在这里他们都应用在任何情况下。如果它们中的任何一个是None，它将搜索None值，这不是我想要的值。

Answer 1

如果我深知，你可以试试这个：

res = df[((df['Column1'] >= column1_min) if column1_min != None else True) & 
     ((df['Column1'] <= column1_max) if column1_max != None else True) & 
     ((df['Column2'].isin(column2)) if column2 != None else True) & 
     ((df['Column3'] == column3 ) if column3 != None else True)] 

这是一个有点长，但预期应该工作。

如果值不是None，则评估条件。如果是None，则条件为True，这不会影响查询。