如何使用 Pandas 的 `.isin()` 进行 DataFrame 过滤：IN 和 NOT IN 操作？

使用 Pandas 的 .isin() 进行 DataFrame 过滤

在 SQL 中，IN 和 NOT IN 运算符允许您根据以下条件过滤数据值列表。 Pandas 的 DataFrame 提供了一个方便的方法 .isin()，可以实现类似的功能。

如何使用 .isin()

使用 .isin()：

• 对于 IN： 使用something.isin(somewhere)
• 对于 NOT IN: 使用 ~something.isin(somewhere)

示例用法

考虑以下因素DataFrame:

df = pd.DataFrame({'country': ['US', 'UK', 'Germany', 'China']})

以及要保留的国家/地区列表：

countries_to_keep = ['UK', 'China']

使用 SQL 的 IN 等效项过滤 DataFrame：

df[df.country.isin(countries_to_keep)]

这将return:

    country
1        UK
3     China

相当于 SQL 的 NOT IN:

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

这将返回：

    country
0        US
2   Germany

此方法避免了使用笨拙的拼凑，并提供了一种基于值列表过滤 DataFrame 的简单方法。

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