python – Pandas DataFrame：如何在多个条件下选择行？

我正在尝试根据需要满足的条件列表选择DataFrame的行.
这些条件存储在字典中,格式为{column：max-value}.

这是一个例子：dict = {‘name’：4.0,’sex’：0.0,’city’：2,’age’：3.0}

我需要选择所有DataFrame行,其中相应的属性小于或等于字典中的相应值.

我知道根据两个或多个条件选择行我可以写：

rows = df[(df[column1] <= dict[column1]) & (df[column2] <= dict[column2])]

我的问题是,如何以Pythonic方式选择与字典中存在的条件匹配的行？
我这样试过,

keys = dict.keys() 
rows = df[(df[kk] <= dict[kk]) for kk in keys]

但它给了我一个错误=“[预期”即使放[符号也不会消失].

解决方法:

我们可以使用这样的DataFrame.query()方法：

In [109]: dct = {'name': 4.0, 'sex': 0.0, 'city': 2, 'age': 3.0}

In [110]: qry = ' and '.join(['{} <= {}'.format(k,v) for k,v in dct.items()])

In [111]: qry
Out[111]: 'name <= 4.0 and sex <= 0.0 and city <= 2 and age <= 3.0'

In [112]: df.query(qry)
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