Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimana untuk Menapis Pandas DataFrames Dengan Cekap Menggunakan Senarai Nilai?

Bagaimana untuk Menapis Pandas DataFrames Dengan Cekap Menggunakan Senarai Nilai?

Patricia Arquette
Lepaskan: 2024-12-18 00:32:11
asal
670 orang telah melayarinya

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

Menapis Bingkai Data Panda dengan Senarai Nilai

Dalam tugasan manipulasi data, memilih baris tertentu daripada bingkai data Pandas berdasarkan senarai nilai adalah keperluan biasa. Artikel ini menunjukkan cara untuk mencapai operasi ini dengan cekap.

Menggunakan Kaedah isin()

Untuk memilih baris di mana nilai lajur tertentu terdapat dalam senarai tertentu, kaedah isin() adalah penyelesaian yang mudah. Mari kita pertimbangkan bingkai data Panda berikut:

df = pd.DataFrame({'A': [5,6,3,4], 'B': [1,2,3,5]})
print(df)
Salin selepas log masuk

Untuk mendapatkan semula baris yang lajur 'A' mengandungi nilai 3 atau 6, kita boleh menggunakan:

list_of_values = [3, 6]
result = df[df['A'].isin(list_of_values)]
print(result)
Salin selepas log masuk

Operasi ini menghasilkan baris dengan padanan Nilai lajur 'A':

   A  B
1  6  2
2  3  3
Salin selepas log masuk

Tidak Termasuk Nilai dengan ~ Operator

Untuk mengecualikan baris yang nilai lajur 'A' tidak terdapat dalam senarai, operator ~ boleh digunakan bersama dengan isin(). Contohnya:

result = df[~df['A'].isin(list_of_values)]
print(result)
Salin selepas log masuk

Operasi ini mengecualikan baris dengan nilai 'A' 3 atau 6:

   A  B
0  5  1
3  4  5
Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menapis Pandas DataFrames Dengan Cekap Menggunakan Senarai Nilai?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan