Use a list of values to select rows from a pandas dataframe
假设我有以下熊猫数据框：
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| df = DataFrame({'A' : [5,6,3,4], 'B' : [1,2,3, 5]})
df
A B
0 5 1
1 6 2
2 3 3
3 4 5 |
我可以基于特定值进行子集：
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| x = df[df['A'] == 3]
x
A B
2 3 3 |
但是，如何根据值列表进行子集呢？-像这样：
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3
| list_of_values = [3,6]
y = df[df['A'] in list_of_values] |
- 在重复这是真的吗？there is to get the子集的方式没有using the？
- 是的，是的。它是真的在复制。安identical复本。
- see this also one for滤波基于答案或更多的列。
这确实是如何按"within"/"in"筛选熊猫数据帧行的副本？，将响应转换为示例给出：
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| In [5]: df = DataFrame({'A' : [5,6,3,4], 'B' : [1,2,3, 5]})
In [6]: df
Out[6]:
A B
0 5 1
1 6 2
2 3 3
3 4 5
In [7]: df[df['A'].isin([3, 6])]
Out[7]:
A B
1 6 2
2 3 3 |
- 您将如何按列表的顺序返回这些值？例如，list_of_values的值是3，然后是6，但帧的返回值是6，然后是3。我说的不是简单的排序，而是如何具体地按照列表中的值的顺序返回。
- 这是一个布尔索引的例子，它使索引中的顺序保持不变，有关详细信息，请参阅pandas.pydata.org/pandas docs/stable/&hellip；。需要对所选内容进行排序。
- 这帮助我stackoverflow.com/a/29108799/5629831
- 有没有一个简单的方法来实现'pd.series.str.notin(list)'？
- @韩正祖-这个问题对你有帮助。
- 我们如何为更大的数据优化它？我的df有2米的行，list_of_values有3公里的元素。
- df[~df['a'].isin([3，6])]表示不在列表中
- 您也可以通过使用'query'和@<您的值列表>：例如：df=pd.dataframe('a'：[1，2，3]，'b'：['a'，'b'，'f'])df=pd.dataframe('a'：[5，6，3，4]，'b'：[1，2，3，5])list _of values=[3，6]result=df.query("a in@list values")结果a b 1 6 2 3
- @我在这里回答了你的问题：stackoverflow.com/questions/51944021/&hellip；
- 如果您想从这两列中进行筛选，也可以这样做：df[(~df['a'].isin([5]))&；(~df['b'].isin([5])]
- @不好意思，我建议您稍微修改一下您的答案，将pd包含在数据框前面，比如：df = pd.DataFrame({'A' : [5,6,3,4], 'B' : [1,2,3, 5]})。正如您所拥有的，您的代码不起作用。