我最近發(fā)布了一個(gè)關(guān)于如何使用 R 進(jìn)行子集化的問題：Subset dataframe in R based on a list specified in a vector (using a 'starts with' expression or equivalent)用戶@Ric S 非常友好地提供了這個(gè)問題的 R 答案。R 解決方案是：library(dplyr)df %>%   filter_at(vars(-ID), any_vars(grepl(paste(medications, collapse = "|"), .)))但是，我的印象是 Python 可能更省時(shí)?？偠灾?，我試圖在超過(guò) 100 萬(wàn)行的數(shù)據(jù)集中識(shí)別任何參與者規(guī)定的他汀類藥物和基于此的子集。我有一個(gè)列表，其中包含這些藥物的所有代碼（為了演示目的，我剛剛編造了一些代碼），接下來(lái)我想搜索數(shù)據(jù)框并將其子集給任何擁有“以”開頭的藥物代碼的人"列表中的任何元素。示例中的循環(huán)似乎是多余的，但我將為一些藥物類別運(yùn)行此代碼。示例數(shù)據(jù)集，稱為meds_df：     ID readcode_1 readcode_2 generic_name1  1001       bxd1 1146785342  Simvastatin2  1002       <NA>       <NA>         <NA>3  1003       <NA>       <NA>  Pravastatin4  1004       <NA>       <NA>         <NA>5  1005       bxd4   45432344         <NA>6  1006       <NA>       <NA>         <NA>7  1007       <NA>       <NA>         <NA>8  1008       <NA>       <NA>         <NA>9  1009       <NA>       <NA>         <NA>10 1010       bxde       <NA>         <NA>11 1011       <NA>       <NA>         <NA>預(yù)期輸出為：     ID readcode_1 readcode_2 generic_name1  1001       bxd1 1146785342  Simvastatin3  1003       <NA>       <NA>  Pravastatin5  1005       bxd4   45432344         <NA>10 1010       bxde       <NA>         <NA>到目前為止，我的代碼基于其他 stackoverflow 問題，我還需要在此處嵌入 any() 或等效項(xiàng)：list_to_extract = ["bxd", "Simvastatin", "1146785342", "45432344", "Pravastatin"]variable_list = ['statins']for m in variable_list:    print('extracting individuals prescribed %s' %m)test = meds_df.loc[meds_df['readcode_1', 'readcode_2','generic_name'].str.startswith(list_to_extract, na=False)]    print(test)收到錯(cuò)誤：KeyError: ('readcode_1', 'readcode_2','generic_name')任何幫助將不勝感激！