请问怎么根据一个故障代码表把原表中指定型号的指定代码给筛选出来，用python+pandas实现。一个型号可能有多个故障代码
比如型号为E的指定故障代码为121/122/123，目的是要把原表中型号E的故障代表为121/122/123的数据全部筛选出来，原表中型号为E-A的也算型号A。请问该怎么实现
参考GPT和自己的思路：
首先，你需要把故障代码表和原表数据都导入到pandas中，并且要清洗和整理数据，使得它们可以对应起来。接着，你需要使用pandas的merge功能将两张表按照型号进行合并，合并后的表中将包含原表中指定型号的所有数据以及故障代码表中指定代码的数据。
以下是示例代码：
import pandas as pd
# 导入原表
original_table = pd.read_csv('original_table.csv')
# 导入故障代码表
error_codes_table = pd.read_csv('error_codes_table.csv')
# 首先，根据指定型号筛选出原表中的数据
specified_model_data = original_table[original_table['model'] == '指定型号']
# 接着，根据指定代码筛选出故障代码表中的数据
specified_error_codes_data = error_codes_table[error_codes_table['error_code'].isin(['指定代码1', '指定代码2'])]
# 使用merge函数将两张表根据型号进行合并
merged_data = pd.merge(specified_model_data, specified_error_codes_data, on='model')
# 输出合并后的数据
print(merged_data)
需要注意的是，在故障代码表中可能有重复的代码，因此需要使用isin函数筛选指定代码。同时，在进行合并时需要通过on参数指定根据哪一列进行合并，本例中使用的是model列。
希望这个回答能够对你有所帮助！
参考GPT和自己的思路：
很好，我可以为您提供一些实现思路和代码示例。
首先，您需要导入 pandas 模块，并读取原始数据表格。然后，您需要创建一个故障代码表格，它应该包括型号和故障代码两列。最后，您可以使用 pandas 中的 merge() 方法将两个表格合并，然后按照型号和故障代码筛选相关的数据行。
下面是示例代码：
import pandas as pd
# 读取原始数据表格
df_orig = pd.read_csv('original_data.csv')
# 创建故障代码表格
df_fault_codes = pd.DataFrame({'model': ['model1', 'model1', 'model2', 'model3'],
'fault_code': ['code1', 'code2', 'code3', 'code1']})
# 合并两个表格
df_merged = pd.merge(df_orig, df_fault_codes, on=['model', 'fault_code'], how='inner')
# 按照型号和故障代码筛选相关的数据行
df_filtered = df_merged.loc[(df_merged['model'] == 'model1') & (df_merged['fault_code'] == 'code1')]
# 输出结果
print(df_filtered)
注意，上述代码中的 'original_data.csv' 和对应的原始数据表格应该根据实际情况进行修改。
希望这个回答对您有所帮助！
filter函数了解下，加上判断条件的lambda