我想用自己的过滤器函数过滤数据框，该函数需要一个对象作为参数
def my_filter_function(df: pd.DataFrame, my_arg: object) -> bool:
我知道我可以做到以下几点
df.groupby('column_name').filter(lambda group_df: my_filter_function(group_df, my_arg))
但是我想知道有一种方法可以以某种方式简单地将my_arg作为参数传递，而my_filter_function可以使用它而无需使用lambda表达式。
像这样的东西，但是不起作用：
df.groupby('column_name').filter(my_filter_function, args=(my_arg,))
根据文档，您可以传递*args和**kwargs到该函数。这是python中的一个选项，它允许函数收集传递的所有其他参数（*args对于常规参数，**kwargs对于关键字参数）。然后，可以将这些参数传递给接收的函数。
最简单的方法是添加一个关键字参数，该参数将被捕获**kwargs，如下所示：
df.groupby('column_name').filter(my_filter_function, my_arg=my_arg)
您还可以添加一个常规参数（将被捕获*args），但是您需要预先指定所有其他参数。过滤器只有2个参数-函数和dropna。如果指定dropna（默认值为True），则可以添加将传递给函数的参数：
df.groupby('column_name').filter(my_filter_function, True, my_arg)
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