2019年7月5日TwitterFacebookGoogle+LinkedInPocketCSVファイルなどで用意されたデータをpandasで取り込んだ後、特定の条件に当てはまるデータを抽出して集計などを行いたかったのですが、複合条件をサクサク書いて試行錯誤しやすような方法が欲しかったのです。「”20代”の”A市”に住んでいる”男性”で、”**線”に乗って通勤している”会社員”」のような、複数列で属性を管理しているテーブルで、該当しそうな条件を複数組み合わせてターゲットを絞り込んでいくようなイメージです。データベースに突っ込んで、SQLで書けばちょちょいと出来てしまいような雰囲気もありますが、そのようなクエリーが書けるとか準じたフィルター機能を持っているライブラリーとか無いかと探していて見つけたのが、タイトルにも入れたdfplyでした。3.7系の環境に入れました。他の環境は利用されるパッケージインストーラーなどに読み替えてみてださい。Navigatorやcondaでは入れられませんでした。dfplyでよろしいのではないかと。(condaとpipを混ぜると危険という説もありますので、ご利用は慎重に)ちなみにPython2系はサポートしていないようです。>>”でデータパイプラインをつなぎ、”X”を用いて列を参照します。必要なライブラリーを用意し、適当なテストデータを用意します。ここではみんな大好き”Iris”を使ってみます。sns.load_dataset('iris')print(iris.head())print(type(iris))“>>”を使った接続方法として、head()につないでみます。