pyside6如何利用pandas制作过滤器

在PySide6中，Pandas是一个强大的数据分析库，而TableWidget则是Qt库中的数据可视化组件。虽然它们可以直接结合使用来展示Pandas DataFrame，但直接在TableWidget上应用Pandas的过滤功能通常是通过将DataFrame转换成Qt模型（如QAbstractTableModel）然后再映射回TableWidget。

首先，你需要创建一个`QAbstractTableModel`的子类，并将DataFrame的数据加载到这个模型中。然后，你可以使用DataFrame的条件筛选（如`.loc[]`或`.query()`)生成一个新的视图，并更新模型，使得TableWidget显示筛选后的结果。

下面是一个简单的示例：

import pandas as pd
from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QTableView, QVBoxLayout
from PySide6.QtCore import Qt, QModelIndex

class PandasModel(QAbstractTableModel):
    def __init__(self, data, parent=None):
        super().__init__(parent)
        self.data = data

    def rowCount(self, index=QModelIndex()):
        return len(self.data)

    def columnCount(self, index=QModelIndex()):
        return len(self.data.columns)

    def data(self, index, role=Qt.DisplayRole):
        if role == Qt.DisplayRole and index.isValid():
            return str(self.data.iloc[index.row(), index.column()])
        return None

    def filter_data(self, condition):
        filtered_data = self.data.query(condition)
        self.layoutChanged.emit()
        return filtered_data

# 使用Pandas DataFrame
app = QApplication([])
window = QMainWindow()

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
model = PandasModel(df)

view = QTableView()
view.setModel(model)

layout = QVBoxLayout()
layout.addWidget(view)

filter_widget = QLineEdit()  # 添加一个输入框作为过滤器
filter_widget.textChanged.connect(lambda text: model.filter_data(text))  # 过滤条件变化时触发模型更新

window.setLayout(layout)
window.show()

app.exec_()

在这个例子中，当你在`filter_widget`中输入过滤条件（如“B > 4”），模型会实时更新TableWidget的内容，只显示满足该条件的行。