你只需要把你的 eq-comparison（==）和all链接起来，形成一个 mask：

def pandas_filter(df, columns_list, values_list):
    return df.loc[
        (df[columns_list] == values_list).all(axis=1) # <-- add it here
    ]

result = pandas_filter(df=df, columns_list=["A", "B"], values_list=[True, 1])

输出：

print(result)

      A  B  C
0  True  1  3
1  True  1  4

• 中间体：*

>>> df[columns_list] == values_list
       A      B
0   True   True
1   True   True
2  False  False

>>> (df[columns_list] == values_list).all(axis=1)
0     True
1     True
2    False
dtype: bool

代码中有一个小错误，因为需要将columns_list中的列名指定为字符串。此外，==运算符不适用于值列表。您可以使用isin（）方法，该方法允许您检查列是否包含其中一个值 在名单上。

def pandas_filter(df, columns_list, values_list):
    conditions = pd.Series(True, index=df.index)
    for col, val in zip(columns_list, values_list):
        conditions = conditions & df[col].isin([val])
    return df.loc[conditions]

isin（）方法检查列中的每个值是否包含在相应的值列表中。