如何根據多個值對 Pandas DataFrame 進行子集化？

基於多個值對Pandas DataFrame 進行子集化

在Pandas 中，根據特定值對DataFrame 進行子集化非常簡單，如以下範例所示：

import pandas as pd

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

# Subset based on a single value
x = df[df['A'] == 3]

但是，在選擇與值清單相符的行時會出現挑戰。考慮以下用例：

# List of values to filter on
list_of_values = [3, 6]

# Subset attempt (incorrect syntax)
y = df[df['A'] in list_of_values]

此語法將導致錯誤，因為 Pandas 需要稍微不同的語法來基於多個值進行子集。

解：使用 isin()方法

基於值列表對 DataFrame 進行子集化的正確方法是使用 isin() 方法。以下是修正後的程式碼：

y = df[df['A'].isin(list_of_values)]

輸出：

     A  B
1    6  2
2    3  3

isin() 方法採用值清單或陣列作為輸入，並傳回包含指定列符合的行的DataFrame輸入中的任何值。

反向選擇

選擇列值不符的行提供的清單中，您可以將 ~ 運算子與 isin() 結合使用。例如：

# Inverse subset
z = df[~df['A'].isin(list_of_values)]

輸出：

   A  B
0  5  1
3  4  5

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