Bagaimanakah Saya Boleh Mensimulasikan Operator SQL IN dan NOT IN Menggunakan Kaedah isin() Pandas?

Simulasi SQL IN/NOT IN dengan Kaedah isin() Pandas

Dalam analisis data, adalah perkara biasa untuk menapis berasaskan DataFrame pada satu set nilai, serupa dengan pengendali SQL IN dan NOT IN. Pandas menawarkan penyelesaian mudah dengan kaedah isin().

Kaedah isin() beroperasi pada Siri Pandas dan menguji jika setiap elemen dalam siri itu terkandung dalam senarai atau set yang ditentukan. Untuk mereplikasi SQL's IN, hanya gunakan isin(list) pada lajur yang dikehendaki:

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

Untuk NOT IN, gunakan operator penolakan (~):

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

Isin() kaedah memudahkan penapisan data, menghapuskan keperluan untuk operasi gabungan yang menyusahkan seperti yang dilihat dalam sampel kod awal. Sintaksnya mencerminkan SQL IN/NOT IN, menjadikannya mudah untuk dimasukkan ke dalam aliran kerja Pandas anda.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mensimulasikan Operator SQL IN dan NOT IN Menggunakan Kaedah isin() Pandas?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!