如何根据多个值对 Pandas DataFrame 进行子集化？

基于多个值对 Pandas DataFrame 进行子集化

在 Pandas 中，根据特定值对 DataFrame 进行子集化非常简单，如以下示例所示：

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，在选择与值列表匹配的行时会出现挑战。考虑以下用例：

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

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

此语法将导致错误，因为 Pandas 需要稍微不同的语法来基于多个值进行子集。

解决方案：使用 isin()方法

基于值列表对 DataFrame 进行子集化的正确方法是使用 isin() 方法。下面是更正后的代码：

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

输出：

     A  B
1    6  2
2    3  3

isin() 方法采用值列表或数组作为输入，并返回包含指定列匹配的行的 DataFrame输入中的任何值。

反向选择

选择列值不匹配的行提供的列表中，您可以将 ~ 运算符与 isin() 结合使用。例如：

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

输出：

   A  B
0  5  1
3  4  5

以上是如何根据多个值对 Pandas DataFrame 进行子集化？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！