例如filter_dict = [{'A': 1, 'B': 'a'}, {'A': 2, 'B': 'b'}]，如果使用filter_dict 筛选dataframe呢？

可以使用 Pandas 的 DataFrame 的 `query` 方法来筛选数据。

例如，假设有如下的 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})

可以使用以下代码将 `df` 中符合 `filter_dict` 中条件的数据筛选出来：

filter_dict = [{'A': 1, 'B': 'a'}, {'A': 2, 'B': 'b'}]

query_str = ' or '.join(["(A == {} and B == '{}')".format(d['A'], d['B']) for d in filter_dict])

filtered_df = df.query(query_str)

这里使用了列表推导式和字符串的 `join` 方法来生成条件表达式，然后使用 `query` 方法对 DataFrame 进行筛选。

相关问题

逐句翻译代码def load_trained_modules(model: torch.nn.Module, args: None): enc_model_path = args.enc_init enc_modules = args.enc_init_mods main_state_dict = model.state_dict() logging.warning("model(s) found for pre-initialization") if os.path.isfile(enc_model_path): logging.info('Checkpoint: loading from checkpoint %s for CPU' % enc_model_path) model_state_dict = torch.load(enc_model_path, map_location='cpu') modules = filter_modules(model_state_dict, enc_modules) partial_state_dict = OrderedDict() for key, value in model_state_dict.items(): if any(key.startswith(m) for m in modules): partial_state_dict[key] = value main_state_dict.update(partial_state_dict) else: logging.warning("model was not found : %s", enc_model_path)

定义了一个名为`load_trained_modules`的函数，它有两个参数：`model`和`args`。

`enc_model_path = args.enc_init`将`args`中的`enc_init`属性赋值给变量`enc_model_path`。

`enc_modules = args.enc_init_mods`将`args`中的`enc_init_mods`属性赋值给变量`enc_modules`。

`main_state_dict = model.state_dict()`将当前模型的状态字典赋值给变量`main_state_dict`。

`logging.warning("model(s) found for pre-initialization")`会记录一条警告信息，表示已找到用于预初始化的模型。

`if os.path.isfile(enc_model_path):`如果`enc_model_path`指定的文件存在，则执行接下来的代码块。

`logging.info('Checkpoint: loading from checkpoint %s for CPU' % enc_model_path)`会记录一条信息，表示正在从指定路径的文件中加载模型。

`model_state_dict = torch.load(enc_model_path, map_location='cpu')`将指定路径的模型加载到`model_state_dict`变量中，并指定将其加载到CPU上。

`modules = filter_modules(model_state_dict, enc_modules)`将`model_state_dict`中的模块过滤为仅包括需要加载的模块，并将其存储在`modules`变量中。

`partial_state_dict = OrderedDict()`创建一个有序字典`partial_state_dict`，用于存储部分状态字典。

`for key, value in model_state_dict.items():`迭代`model_state_dict`中的每个元素。

`if any(key.startswith(m) for m in modules):`如果当前元素的键以任何一个需要加载的模块的名称开头，则执行接下来的代码块。

`partial_state_dict[key] = value`将当前元素的键和值存储在`partial_state_dict`中。

`main_state_dict.update(partial_state_dict)`将`partial_state_dict`中的模块参数复制到当前模型的对应模块中。

`else:`如果指定路径的文件不存在，则记录一条警告信息，表示找不到预训练的模型。

def Stop_words(): stopword = [] data = [] f = open('C:/Users/Administrator/Desktop/data/stopword.txt',encoding='utf8') for line in f.readlines(): data.append(line) for i in data: output = str(i).replace('\n','')#replace用法和sub函数很接近 stopword.append(output) return stopword # 采用jieba进行词性标注，对当前文档过滤词性和停用词 def Filter_word(text): filter_word = [] stopword = Stop_words() text = jieba.posseg.cut(text) for word, flag in text: if flag.startswith('n') is False:#用于检测字符串是否以指定的子字符串开始 continue if not word in stopword and len(word) > 1: filter_word.append(word) return filter_word # 对文档集过滤词性和停用词 def Filter_words(data_path =r'C:/Users/Administrator/Desktop/data//corpus.txt'): document = [] for line in open(data_path, 'r',encoding= 'utf8') : segment = jieba.posseg.cut(line.strip()) filter_words = [] stopword = Stop_words() for word, flag in segment: if flag.startswith('n') is False: continue if not word in stopword and len(word) > 1: filter_words.append(word) document.append(filter_words) return document def tf_idf(): tf_dict = {} idf_dict = {} filter_word = Filter_word(text) for word in filter_word: if word not in tf_dict: tf_dict[word] = 1 else: tf_dict[word] += 1 for word in tf_dict: tf_dict[word] = tf_dict[word] / len(text) document = Filter_words() doc_total = len(document) for doc in document: for word in set(doc): if word not in idf_dict: idf_dict[word] = 1 else: idf_dict[word] += 1 for word in idf_dict: idf_dict[word] = math.log(doc_total / (idf_dict[word] + 1)) tf_idf_dict = {} for word in filter_word: if word not in idf_dict: idf_dict[word] = 0 tf_idf_dict[word] = tf_dict[word] * idf_dict[word] return tf_idf_dict tf_idf_dict = tf_idf() keyword = 6 print('TF-IDF模型结果:') for key, value in sorted(tf_idf_dict.items(), key=operator.itemgetter(1),reverse=True)[:keyword]: print(key, end=' ') print('\n')

这段代码实现了一个 TF-IDF 模型，用于计算文本中关键词的权重。其中，Stop_words 函数用于读取停用词表，Filter_word 函数用于对单个文档进行过滤，Filter_words 函数用于对整个文档集进行过滤。tf_idf 函数用于计算 TF-IDF 值，最后输出了权重最高的前 keyword 个关键词。