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ホームページバックエンド開発Python チュートリアル値のリストを使用して Pandas DataFrame を効率的にフィルタリングする方法

How to Efficiently Filter Pandas DataFrames Using a List of Values?

値のリストによる Pandas データフレームのフィルタリング

データ操作タスクでは、値のリストに基づいて Pandas データフレームから特定の行を選択することが一般的な要件です。この記事では、この操作を効率的に実行する方法を説明します。

isin() メソッドの使用

指定されたリスト内に指定された列の値が存在する行を選択するには、isin() メソッドを使用します。は簡単な解決策です。次の Pandas データフレームを考えてみましょう:

df = pd.DataFrame({'A': [5,6,3,4], 'B': [1,2,3,5]})
print(df)

列 'A' に値 3 または 6 が含まれる行を取得するには、次を使用できます:

list_of_values = [3, 6]
result = df[df['A'].isin(list_of_values)]
print(result)

この操作により、一致する行が得られます。 「A」列の値:

   A  B
1  6  2
2  3  3

~ が付いた値を除く演算子

「A」列の値がリストに存在しない行を除外するには、~ 演算子を isin() と組み合わせて使用​​できます。例:

result = df[~df['A'].isin(list_of_values)]
print(result)

この操作では、「A」値が 3 または 6 の行が除外されます:

   A  B
0  5  1
3  4  5

以上が値のリストを使用して Pandas DataFrame を効率的にフィルタリングする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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