Inhaltsverzeichnis
Pandas-Datenrahmen mit einer Werteliste filtern
Verwendung der isin()-Methode
Werte mit dem ~-Operator ausschließen
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Wie kann man Pandas-DataFrames mithilfe einer Werteliste effizient filtern?

Wie kann man Pandas-DataFrames mithilfe einer Werteliste effizient filtern?

Dec 18, 2024 am 12:32 AM

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

Pandas-Datenrahmen mit einer Werteliste filtern

Bei Datenmanipulationsaufgaben ist die Auswahl bestimmter Zeilen aus einem Pandas-Datenrahmen basierend auf einer Werteliste eine häufige Anforderung. Dieser Artikel zeigt, wie dieser Vorgang effizient durchgeführt werden kann.

Verwendung der isin()-Methode

Um Zeilen auszuwählen, in denen die Werte einer angegebenen Spalte in einer bestimmten Liste vorhanden sind, verwenden Sie die isin()-Methode ist eine einfache Lösung. Betrachten wir den folgenden Pandas-Datenrahmen:

df = pd.DataFrame({'A': [5,6,3,4], 'B': [1,2,3,5]})
print(df)
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Um Zeilen abzurufen, in denen Spalte „A“ die Werte 3 oder 6 enthält, können wir Folgendes verwenden:

list_of_values = [3, 6]
result = df[df['A'].isin(list_of_values)]
print(result)
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Dieser Vorgang liefert die Zeilen mit Übereinstimmung 'A'-Spaltenwerte:

   A  B
1  6  2
2  3  3
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Werte mit dem ~-Operator ausschließen

Ausschließen Zeilen, in denen die Werte der Spalte „A“ nicht in der Liste vorhanden sind, kann der Operator „~“ in Verbindung mit isin() verwendet werden. Zum Beispiel:

result = df[~df['A'].isin(list_of_values)]
print(result)
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Dieser Vorgang schließt Zeilen mit „A“-Werten von 3 oder 6 aus:

   A  B
0  5  1
3  4  5
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man Pandas-DataFrames mithilfe einer Werteliste effizient filtern?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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