要按字典键值对筛选pandas数据帧，可以使用query()方法或布尔索引。下面是使用这两种方法的代码示例：

方法一：query()

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom'],
        'age': [20, 21, 22, 23],
        'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义字典键值对作为筛选条件
filters = {'name': ['Tom', 'John'], 'age': [20, 22]}

# 使用query()方法筛选数据帧
filtered_df = df.query('name in @filters["name"] and age in @filters["age"]')

print(filtered_df)

输出结果:

  name  age      city
0  Tom   20  New York
2  John  22    London

方法二：布尔索引

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom'],
        'age': [20, 21, 22, 23],
        'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义字典键值对作为筛选条件
filters = {'name': ['Tom', 'John'], 'age': [20, 22]}

# 使用布尔索引筛选数据帧
filtered_df = df[(df['name'].isin(filters['name'])) & (df['age'].isin(filters['age']))]

print(filtered_df)

输出结果:

  name  age      city
0  Tom   20  New York
2  John  22    London

这两种方法都可以根据字典键值对筛选pandas数据帧。query()方法使用字符串表达式，而布尔索引使用条件运算符。根据个人喜好和数据集的大小，选择适合的方法。