我有3本字典：A，B，C
以及带有以下列的熊猫数据框：
['id',
't1',
't2',
't3',
't4']
现在，我只想保留那些在字典A中出现t1，在字典B中出现t2，在字典C中出现t3的行。
我在A中尝试了dataframe ['t1']，这给出了一个错误：Series对象是可变的，无法进行哈希处理...
您可以尝试这样的事情。
df.loc[(df['t1'].isin(A.keys()) & df['t2'].isin(B.keys()) & df['t3'].isin(C.keys()))]
我希望这就是你想要的。
In [51]: df
Out[51]:
t1 t2 t3 t4 max_value
0 1 4 5 2 5
1 34 70 1 5 70
2 43 89 4 11 89
3 22 76 4 3 76
In [52]: A = {34: 4}
In [53]: B = {70: 5, 89: 3}
In [54]: C = {1: 3, 5:1}
In [55]: df.loc[(df['t1'].isin(A.keys()) & df['t2'].isin(B.keys()) & df['t3'].isin(C.keys()))]
Out[55]:
t1 t2 t3 t4 max_value
1 34 70 1 5 70
为了回答@EdChum，我假设OP想要检查字典键中值的存在。
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