我不完全确定你想要什么，你的最后一行代码也没有帮助，但无论如何:

“链式”过滤是通过将布尔索引中的条件“链式”进行的。

In [96]: df
Out[96]:
   A  B  C  D
a  1  4  9  1
b  4  5  0  2
c  5  5  1  0
d  1  3  9  6

In [99]: df[(df.A == 1) & (df.D == 6)]
Out[99]:
   A  B  C  D
d  1  3  9  6

如果你想要链接方法，你可以添加你自己的掩码方法并使用它。

In [90]: def mask(df, key, value):
   ....:     return df[df[key] == value]
   ....:

In [92]: pandas.DataFrame.mask = mask

In [93]: df = pandas.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (4,4)), index=list('abcd'), columns=list('ABCD'))

In [95]: df.ix['d','A'] = df.ix['a', 'A']

In [96]: df
Out[96]:
   A  B  C  D
a  1  4  9  1
b  4  5  0  2
c  5  5  1  0
d  1  3  9  6

In [97]: df.mask('A', 1)
Out[97]:
   A  B  C  D
a  1  4  9  1
d  1  3  9  6

In [98]: df.mask('A', 1).mask('D', 6)
Out[98]:
   A  B  C  D
d  1  3  9  6

从0.18.1版本开始，.loc方法接受一个可调用对象进行选择。与lambda函数一起，你可以创建非常灵活的可链过滤器:

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
df.loc[lambda df: df.A == 80]  # equivalent to df[df.A == 80] but chainable

df.sort_values('A').loc[lambda df: df.A > 80].loc[lambda df: df.B > df.A]

如果你所做的只是过滤，你也可以省略.loc。

这是没有吸引力的，因为它要求我分配df到一个变量，然后才能过滤它的值。

df[df["column_name"] != 5].groupby("other_column_name")

似乎可以工作:你也可以嵌套[]操作符。也许是因为你问了这个问题。

pandas为Wouter Overmeire的答案提供了两种不需要重写的选择。一个是.loc[。，如在

df_filtered = df.loc[lambda x: x['column'] == value]

另一个是.pipe()

df_filtered = df.pipe(lambda x: x.loc[x['column'] == value])

我的答案和其他人的相似。如果您不想创建一个新函数，您可以使用pandas已经为您定义的函数。使用管道法。

df.pipe(lambda d: d[d['column'] == value])

只是想添加一个演示，使用loc不仅按行过滤，还按列过滤，以及链式操作的一些优点。

下面的代码可以按值筛选行。

df_filtered = df.loc[df['column'] == value]

通过稍微修改它，您还可以过滤列。

df_filtered = df.loc[df['column'] == value, ['year', 'column']]

为什么我们需要链式方法呢?答案是，如果您有很多操作，那么读取它就很简单。例如,

res =  df\
    .loc[df['station']=='USA', ['TEMP', 'RF']]\
    .groupby('year')\
    .agg(np.nanmean)