Pandas의 isin() 메서드를 사용하여 SQL의 IN 및 NOT IN 연산자를 어떻게 시뮬레이션할 수 있나요?

Pandas의 isin() 메서드를 사용하여 SQL의 IN/NOT IN 시뮬레이션

데이터 분석에서는 DataFrame 기반으로 필터링해야 하는 것이 일반적입니다. SQL의 IN 및 NOT IN 연산자와 유사한 값 집합에 대한 것입니다. Pandas는 isin() 메서드를 사용하여 간단한 솔루션을 제공합니다.

isin() 메서드는 Pandas 시리즈에서 작동하며 시리즈의 각 요소가 지정된 목록이나 집합에 포함되어 있는지 테스트합니다. SQL의 IN을 복제하려면 원하는 열에 isin(list)을 적용하기만 하면 됩니다.

>>> countries_to_keep = ['UK', 'China']
>>> df.country.isin(countries_to_keep)

NOT IN의 경우 부정 연산자(~)를 사용합니다.

>>> df[~df.country.isin(countries_to_keep)]

isin() 방법은 데이터 필터링을 단순화하여 초기 코드 샘플에서 볼 수 있듯이 번거로운 병합 작업이 필요하지 않습니다. 구문은 SQL의 IN/NOT IN을 반영하므로 Pandas 워크플로에 쉽게 통합할 수 있습니다.

위 내용은 Pandas의 isin() 메서드를 사용하여 SQL의 IN 및 NOT IN 연산자를 어떻게 시뮬레이션할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!