Python pandas使って、特定条件にマッチした行を除外したリストをアウトプットしたい。

Question

前提・実現したいこと

Python pandas使って、10万行×10列あるデータを特定条件にマッチしたものを除外したリストをアウトプットする。

|No|Name|Sex|Birth|age|From|blood
|:--|:--:|--:|
1|Suzuki|Female|19950224|25|Osaka|A
2|TakemotoHina|Female|19991111|53|Osaka|A
3|Suzuki|Male|19991111|36|Tokyo|B
4|HanadaTamami|Female|19650503|55|Osaka|B
5|Suzuki|Male|19690919|51|Tokyo|O
6|FukayaYoshio|Male|19970430|23|Tokyo|O
7|TejimaYoshiko|Female|19810418|99|Osaka|O
8|Suzuki|Female|19920913|28|Kyoto|AB
9|Suzuki|Male|19720803|87|Kyoto|AB
10|KamiyamaTetsuko|Female|19890731|91|Saitama|O

https://hogehoge.tk/personal/generator/　にてランダム生成したものを少し修正

###条件
以下の条件に合致したものはリストから除外する
条件1　Name=Suzuki &Sex=Female &From=Osaka
条件2　Birth=19991111 &blood=A
条件3　From＝Osaka,age>70

条件1でNo.1を除外
条件2でNo.2を除外
条件3でNo.7を除外

最終的に
No.3,4,5,6,8,9,10を出力したい

該当のソースコード

各条件ごとにステップに分けて徐々にリストを小さくしていければと思っています

df_1 = df[~(df['Name']=='Suzuki') and (df['Sex']=='Female') and (df['From']=='Osaka')]
df_2 = df_1[~(df_1['Birth']=='19991111') and (df_1['blood']=='A')]
df_3 = df_2[~(df_2['From']=='Osaka') and (df_2['age']>70)]

素人でうまく書けませんが、上記ような形で、、、

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python 3.9.1

Answer 1

件数が10万行とのことですので、メモリ使用量、性能を考えると、applyを使うことをお勧めします。

import pandas as pd
import io

def condition(row):
    c1 = row['Name']=='Suzuki' and row['Sex']=='Female' and row['From']=='Osaka'
    c2 = row['Birth']==19991111 and row['blood']=='A'
    c3 = row['From']=='Osaka' and row['age']>70
    return not(c1 or c2 or c3)

indata = '''No\tName\tSex\tBirth\tage\tFrom\tblood
1\tSuzuki\tFemale\t19950224\t25\tOsaka\tA
2\tTakemotoHina\tFemale\t19991111\t53\tOsaka\tA
3\tSuzuki\tMale\t19991111\t36\tTokyo\tB
4\tHanadaTamami\tFemale\t19650503\t55\tOsaka\tB
5\tSuzuki\tMale\t19690919\t51\tTokyo\tO
6\tFukayaYoshio\tMale\t19970430\t23\tTokyo\tO
7\tTejimaYoshiko\tFemale\t19810418\t99\tOsaka\tO
8\tSuzuki\tFemale\t19920913\t28\tKyoto\tAB
9\tSuzuki\tMale\t19720803\t87\tKyoto\tAB
10\tKamiyamaTetsuko\tFemale\t19890731\t91\tSaitama\tO
'''
with io.StringIO(indata) as f:
    df = pd.read_csv(f, sep='\t', engine='python', parse_dates=[0])

print(df)

df_output = df[df.apply(condition, axis=1)]

print(df_output)

print(df)以降の実行結果は以下です。

>>> print(df)
   No             Name     Sex     Birth  age     From blood
0   1           Suzuki  Female  19950224   25    Osaka     A
1   2     TakemotoHina  Female  19991111   53    Osaka     A
2   3           Suzuki    Male  19991111   36    Tokyo     B
3   4     HanadaTamami  Female  19650503   55    Osaka     B
4   5           Suzuki    Male  19690919   51    Tokyo     O
5   6     FukayaYoshio    Male  19970430   23    Tokyo     O
6   7    TejimaYoshiko  Female  19810418   99    Osaka     O
7   8           Suzuki  Female  19920913   28    Kyoto    AB
8   9           Suzuki    Male  19720803   87    Kyoto    AB
9  10  KamiyamaTetsuko  Female  19890731   91  Saitama     O
>>>
>>> df_output = df[df.apply(condition, axis=1)]
>>>
>>> print(df_output)
   No             Name     Sex     Birth  age     From blood
2   3           Suzuki    Male  19991111   36    Tokyo     B
3   4     HanadaTamami  Female  19650503   55    Osaka     B
4   5           Suzuki    Male  19690919   51    Tokyo     O
5   6     FukayaYoshio    Male  19970430   23    Tokyo     O
7   8           Suzuki  Female  19920913   28    Kyoto    AB
8   9           Suzuki    Male  19720803   87    Kyoto    AB
9  10  KamiyamaTetsuko  Female  19890731   91  Saitama     O