如何根据值列表对 Pandas DataFrame 进行子集化？

基于值列表对 Pandas DataFrame 进行子集化

使用相等运算符可以直接根据特定值在 Pandas DataFrame 中选择行。然而，当处理多个值时，需要更灵活的方法。本文介绍了如何使用值列表对数据框进行子集化。

问题：

考虑以下数据框：

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

df

     A   B
0    5   1
1    6   2
2    3   3
3    4   5

我们想要选择列“A”与给定列表中的值匹配的行，例如 [3, 6]:

list_of_values = [3, 6]

y = df[df['A'] in list_of_values]

解决方案：

dataframe 的 isin 方法提供了一种方便的方法来实现此目的：

df[df['A'].isin([3, 6])]

这个返回以下行：

     A    B
1    6    2
2    3    3

对于逆向选择，排除具有值的行在给定列表中，使用 ~ 运算符：

df[~df['A'].isin([3, 6])]

这将返回剩余的行：

   A  B
0  5  1
3  4  5

使用 isin 方法，您可以轻松地根据列表选择或排除行值，为从 Pandas 数据帧中提取数据提供更通用的解决方案。

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