Backend-EntwicklungPython-TutorialWie kann ich die IN- und NOT IN-Operatoren von SQL mit der isin()-Methode von Pandas simulieren?Wie kann ich die IN- und NOT IN-Operatoren von SQL mit der isin()-Methode von Pandas simulieren?
Simulieren von SQLs IN/NOT IN mit der isin()-Methode von Pandas
Bei der Datenanalyse ist es üblich, einen DataFrame basierend zu filtern auf einer Reihe von Werten, ähnlich den SQL-Operatoren IN und NOT IN. Pandas bietet mit der Methode isin() eine unkomplizierte Lösung.
Die Methode isin() arbeitet mit Pandas-Reihen und testet, ob jedes Element in der Reihe in einer angegebenen Liste oder Menge enthalten ist. Um SQLs IN zu replizieren, wenden Sie einfach isin(list) auf die gewünschte Spalte an:
>>> countries_to_keep = ['UK', 'China'] >>> df.country.isin(countries_to_keep)
Für NOT IN verwenden Sie den Negationsoperator (~):
>>> df[~df.country.isin(countries_to_keep)]
Die isin() Die Methode vereinfacht die Datenfilterung und macht umständliche Zusammenführungsvorgänge wie im ersten Codebeispiel überflüssig. Seine Syntax spiegelt IN/NOT IN von SQL wider und erleichtert so die Integration in Ihren Pandas-Workflow.
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