首页 >后端开发 >Python教程 >如何使用值列表有效过滤 Pandas DataFrame?

如何使用值列表有效过滤 Pandas DataFrame?

Patricia Arquette
Patricia Arquette原创
2024-12-18 00:32:11691浏览

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

使用值列表过滤 Pandas 数据帧

在数据操作任务中,根据值列表从 Pandas 数据帧中选择特定行是常见的要求。本文演示了如何高效地实现此操作。

使用 isin() 方法

要选择给定列表中存在指定列的值的行,可以使用 isin() 方法是一个简单的解决方案。让我们考虑以下 Pandas 数据框:

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

要检索列“A”包含值 3 或 6 的行,我们可以使用:

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

此操作会生成匹配的行“A”列值:

   A  B
1  6  2
2  3  3

排除带 ~ 的值运算符

要排除列表中不存在“A”列值的行,~ 运算符可以与 isin() 结合使用。例如:

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

此操作排除 'A' 值为 3 或 6 的行:

   A  B
0  5  1
3  4  5

以上是如何使用值列表有效过滤 Pandas DataFrame?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

声明:
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn