在Pandas中,如果你想筛选DataFrame中某列的值不在特定列表中的行,可以使用isin()函数并取其反(使用~操作符)。 具体来说,假设你有一个DataFrame df,其中有一列名为column_name,你想筛选出column_name列中值不在列表values_list中的所有行,可以使用以下代码: python import pandas as pd # 示例DataFrame data = ...
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: b.运用函数: 方法二:使用列表的not in方法 + 简单函数...
#如果是一个DataFrame, #首先就是列名要存在, #并且需要df中行列位置和B对应的行列位置一一匹配,才返回TRUE df.isin(other) 0 True False 1 False False 2 True True other = pandas.DataFrame({ 'C': [1, 3, 3, 2], 'D': ['e', 'f', 'f', 'e'] }) #因为AB列皆不在,因此都为False df...
其中data_4和data_5的结果如下图2:从data_4和data_5的结果可以看出:当isin()接收DataFrame类型数据时,其返回的结果相当于将两个DataFrame(一个是data,一个是isin中接收的参数)按照index和column对齐,若在相应位置上两个DataFrame的值相等则为True,否则为False。 图2 其中data_6的结果如下图3:当isin()接收Seri...
In [254]: df.query('a < b and b < c') Out[254]: a b c 0 7 8 9 更简洁的方式是 In [255]: df.query('a < b < c') Out[255]: a b c 0 7 8 9 19.4 in 和 not in 操作 query() 还支持 Python 的in 和not 比较运算符的使用,是 Series 或DataFrame 的isin 方法的一个...
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...
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4), columns=['A','B','C','D']) df.A >0# 布尔索引df[df.A >0]# 布尔索引应用 过滤筛选df.D = [0,1,0,2] df['E']=['a','a','c','b']# 多条件、或条件,并不是同时成立df[df.isin({'D':[0,1],'E':['a','d'] ...
除了使用isin函数之外,还可以使用其他方法来删除DataFrame中某列元素为0的行。以下是另一种方法: import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 0, 5], 'B': [0, 0, 0, 4, 0]}) # 删除'A'列元素为0的行 ...
将Excel中的的数据读入数据框架DataFrame后,可以非常方便的进行各种数据处理。 21.1 列间求和 求总分(总分=语文+数学+英语) 对于上一章所提到的学生成绩表,仅用一个语句即可完成总分计算,并填充。 df['总分']=df['语文']+df['数学']+df['英语'] ...
df = pd.DataFrame({'column_name': my_list}) if element_to_check in df['column_name'].values: print(f"{element_to_check} 存在于列表中。") else: print(f"{element_to_check} 不存在于列表中。") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.