方法1:使用单列的NOT IN过滤器我们使用isin()操作符来获取数据框中的给定值,这些值来自于列表,所以我们正在过滤数据框中存在于该列表中的一列值。语法 :dataframe[~dataframe[column_name].isin(list)] Python Copy其中dataframe是输入数据帧 column_name是被过滤的列。 list是该列中要删除的值的列表...
import pandasaspd columns = ['name','country']index= [1,2,3,4] row1 = ['a','China'] row2 = ['b','UK'] row3 = ['c','USA'] row4 = ['d','HK'] df = pd.DataFrame([row1,row2,row3,row4],index=index, columns=columns) df chinese = ['China','HK'] 那么想查看数据...
之前的做法是这样: df=pd.DataFrame({'countries':['US','UK','Germany','China']}) countries=pd.DataFrame({'countries':['UK','China'],'matched':True}) # IN df.merge(countries,how='inner',on='countries') # NOT IN not_in=df.merge(countries,how='left',on='countries') not_in=not...
import pandas as pd columns = ['name','country'] index = [1,2,3,4] row1 = ['a','China'] row2 = ['b','UK'] row3 = ['c','USA'] row4 = ['d','HK'] df = pd.DataFrame([row1,row2,row3,row4], index=index, columns=columns) df chinese = ['China','HK'] 1. 2...
如何实现 SQL 的 IN 和NOT IN 的等价物? 我有一个包含所需值的列表。这是场景: df = pd.DataFrame({'country': ['US', 'UK', 'Germany', 'China']}) countries_to_keep = ['UK', 'China'] # pseudo-code: df[df['country'] not in countries_to_keep] 我目前的做法如下: df = pd.Dat...
pandasisin和notin的使用说明 pandasisin和notin的使⽤说明 简介 pandas按条件筛选数据时，除了使⽤query()⽅法，还可以使⽤isin和对isin取反进⾏条件筛选.代码 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3, 4, 5, 6],'b':[1, 2, 3, 4, 5, 6],'c':[1, 2, 3, 4,...
先是定义一个参考列表,DataFrame里的一列通过tolist()转换为列表,然后将这两个列表都转换成集合set,然后用difference的方法做差集,再将差集转换回列表,然后再用isin进行筛选。 从最好理解的来: 方法一:pandas没有isnotin,我们自己定义一个。 a.定义函数: ...
问如何在SQL中使用' in‘和'not in’过滤Pandas数据帧EN我通常会像这样对行进行通用过滤：...
其实,实现not in的逻辑,不用那么复杂,直接用isin函数再取反即可,下面就是isin函数的详解。 import pandas; df = pandas.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'f'] }) #如果是一个序列或者数组, #那么判断该位置的值,是否在整个序列或者数组中 ...
<if test="null != staffCodeList and staffCodeList.size > 0"> and gui.USER_CODE not in ...