Detaillierte Erläuterung des Beispielcodes der pandas.DataFrame-Methode zum Ausschließen bestimmter Zeilen in Python

Dieser Artikel enthält hauptsächlich eine detaillierte Erklärung des Beispielcodes von pandas.DataFrame in Python. Der Artikel enthält meiner Meinung nach einen gewissen Referenzwert für das Verständnis und Lernen Wer es braucht, kann unten vorbeischauen.

pandas.DataFrame schließt bestimmte Zeilen aus

Wenn wir wie Excel nur eine oder bestimmte Zeilen filtern möchten, können wir die Methode

verwenden und die Werte übergeben ​​der erforderlichen Zeilen in einer Liste, oder Sie können ein Wörterbuch übergeben und Spalten zum Filtern angeben. isin()

Aber wenn wir nur alle Inhalte wollen, die keine bestimmte Zeile enthalten, gibt es keine

-Methode. Ich bin heute bei der Arbeit auf ein solches Bedürfnis gestoßen. Nachdem ich häufig gesucht hatte, stellte ich fest, dass ich isnotin() nur auf andere Weise verwenden konnte, um dieses Bedürfnis zu erfüllen. isin()

Das Beispiel sieht wie folgt aus:

In [3]: df = pd.DataFrame([['GD', 'GX', 'FJ'], ['SD', 'SX', 'BJ'], ['HN', 'HB'
 ...: , 'AH'], ['HEN', 'HEN', 'HLJ'], ['SH', 'TJ', 'CQ']], columns=['p1', 'p2
 ...: ', 'p3'])

In [4]: df
Out[4]:
 p1 p2 p3
0 GD GX FJ
1 SD SX BJ
2 HN HB AH
3 HEN HEN HLJ
4 SH TJ CQ

Wenn Sie nur die beiden Zeilen möchten, in denen p1 GD und HN ist, können Sie Folgendes tun:

In [8]: df[df.p1.isin(['GD', 'HN'])]
Out[8]:
 p1 p2 p3
0 GD GX FJ
2 HN HB AH

Aber wenn wir andere Daten als diese beiden Zeilen wollen, müssen wir einen Umweg machen.

Das Prinzip besteht darin, zuerst p1 herauszunehmen und in eine Liste umzuwandeln, dann unnötige Zeilen (Werte) aus der Liste zu entfernen und dann

isin()

im DataFrame zu verwenden

In [9]: ex_list = list(df.p1)

In [10]: ex_list.remove('GD')

In [11]: ex_list.remove('HN')

In [12]: ex_list
Out[12]: ['SD', 'HEN', 'SH']

In [13]: df[df.p1.isin(ex_list)]
Out[13]:
 p1 p2 p3
1 SD SX BJ
3 HEN HEN HLJ
4 SH TJ CQ

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