我有以下DataFrame内容
csv
NAME,VENUE_CITY_NAME,EVENT_LANGUAGE,EVENT_GENRE
satya,Pune,Hindi,|COMEDY|DRAMA|
Amit,National Capital Region,English,|ACTION|ADVENTURE|SCI-FI|
satya,Mumbai,Hindi,|COMEDY|DRAMA|
atul,Bangalore,Tamil,|DRAMA|THRILLER|
atul,Pune,Others,|SPORTS|
alex,Hyderabad,Telugu,|ACTION|ROMANCE|THRILLER|
satya,Bangalore,Malayalam,|DRAMA|SUSPENSE|
dave,Hyderabad,Hindi,|COMEDY|
chris,Bangalore,Telugu,|ACTION|ROMANCE|THRILLER|
satya,Pune,Others,|SPORTS|
dave,Kanpur,Hindi,|COMEDY|DRAMA|
alex,Bangalore,Telugu,|COMEDY|ROMANCE|
amit,Bangalore,Telugu,|ACTION|ROMANCE|THRILLER|
atul,Chennai,Tamil,|COMEDY|ROMANCE|
dave,Bangalore,Telugu,|ACTION|ROMANCE|THRILLER|
alex,Pune,Others,|SPORTS|
chris,Hyderabad,Telugu,|DRAMA|ROMANCE|
satya,National Capital Region,Hindi,|ACTION|COMEDY|
dave,Pune,Others,|SPORTS|
amit,National Capital Region,Others,|SPORTS|
我必须按级别（使用多节点）过滤数据帧并使用多处理
LEVEL_1按城市过滤（可能位于不同根节点的多个城市）
LEVEL-2然后按语言过滤数据帧（多个子节点）
按成例值排列的第3级过滤器
好的我承认，这可以通过逐步过程的方式过滤来完成。
但原因是我的实际数据帧大小很大，我被要求考虑内存管理（所以多处理/排队），减少处理时间，脚本应该是动态和通用的（所以类和对象）......同样有很多挑战
所以我想在第一级过滤主数据帧（因为可以有这么多城市来过滤多个节点，应该通过多处理来处理），
然后在第二级2或多个子/子节点可以根据语言过滤条件找到。所以在过滤后我需要将主数据帧放在level1。
在第3级，应该像第2级一样进行，结果数据框应该通过排队机制返回到基础。
答案 0 :(得分：1)
如果文件非常大，您可能最好以块（使用.read_csv() chunksize参数）阅读它并按照IO docs中所述进行相应处理并提及{{ 3}}和here。
要合并各种过滤器，您只需使用以下内容（如here from a multiprocessing perspective所述：
cities = ['city1', 'city2', ...]
languages = ['language1', 'language2',...]
genres = ['genre1', 'genre2',...]
df = df[(df.VENUE_CITY_NAME.isin(cities) & (df.EVENT_LANGUAGE.isin(languages) & (df.EVENT_GENRE.isin(genres)]
如果您需要解析特定类型的genre列，那么事情当然会略有不同，显然可能有多个值。