更新: Python 3.6+中基于单个值跨多列过滤行的一种更具Python风格的方法

在Python 3.6+中，可以使用更具Python风格的方法基于单个值跨多列过滤行。这种方法使用了新的语法糖和内置函数，使代码更加简洁和易读。

具体实现方法如下：

1. 首先，假设我们有一个包含多个列的数据集，例如一个二维列表或一个Pandas DataFrame。
2. 我们可以使用列表解析和字典解析的组合来过滤行。首先，使用列表解析来遍历数据集的每一行，然后使用字典解析来检查每一行中的特定列是否包含目标值。
3. 在字典解析中，我们可以使用新的语法糖"walrus operator"（海象运算符）":="来同时检查列的值并将其赋给一个变量。这样可以避免重复访问数据集中的同一列。

下面是一个示例代码：

# 假设我们有一个包含多个列的数据集
dataset = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]

# 定义目标值
target_value = 5

# 使用列表解析和字典解析来过滤行
filtered_rows = [row for row in dataset if (column_value := row[1]) == target_value]

# 打印过滤后的行
for row in filtered_rows:
    print(row)

在上面的示例中，我们使用了列表解析来遍历数据集的每一行，并使用字典解析来检查第二列的值是否等于目标值。如果是，则将该行添加到过滤后的行列表中。

这种方法的优势在于代码简洁、易读，并且避免了重复访问数据集中的同一列。它适用于任何需要基于单个值跨多列过滤行的情况。

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