python - 删除行 not .isin('X')

Question

抱歉刚刚进入 Pandas，这似乎应该是一个非常直截了当的问题。如何使用isin('X')删除列表中X的行？在 RI 中会写!which(a %in% b).

Answer 1

你有很多选择。整理上面的一些答案和这篇文章中接受的答案，你可以做：
1. df[-df["column"].isin(["value"])]
2. df[~df["column"].isin(["value"])]
3. df[df["column"].isin(["value"]) == False]
4。df[np.logical_not(df["column"].isin(["value"]))]

注意：对于选项 4，您需要import numpy as np

更新：您也可以使用该.query方法。这允许方法链接：
5. df.query("column not in @values").
wherevalues是您不想包含的值的列表。

Answer 2

您可以使用numpy.logical_not反转返回的布尔数组isin：

In [63]: s = pd.Series(np.arange(10.0))

In [64]: x = range(4, 8)

In [65]: mask = np.logical_not(s.isin(x))

In [66]: s[mask]
Out[66]: 
0    0
1    1
2    2
3    3
8    8
9    9

正如韦斯麦金尼在评论中给出的，你也可以使用

s[~s.isin(x)]

Answer 3

您所要做的就是创建一个数据框的子集，其中 isin 方法的计算结果为 False：

df = df[df['Column Name'].isin(['Value']) == False]

Answer 4

您可以使用以下DataFrame.select方法：

In [1]: df = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]], index=['A','B'])

In [2]: df
Out[2]: 
   0  1
A  1  2
B  3  4

In [3]: L = ['A']

In [4]: df.select(lambda x: x in L)
Out[4]: 
   0  1
A  1  2