使用Pandas中的列表删除数据框中的行

Question

这是一个关于使用列表过滤pandas数据帧的通用问题。问题如下：

• 我有一个带有列field的pandas数据帧df
• 我有一个被禁止的字段列表，例如 ban_field=['field1','field2','field3']
• 所有的ban_field元素都出现在df.field中

目前，为了检索没有被禁止的字段的数据帧，我按照以下步骤进行：

for f in ban_field:
    df = df[df.field!=f]

有没有更符合Python风格的方法来进行（一行内）？

- Colonel Beauvel

Answer 1

方法 #1：使用 isin 和布尔数组选择器：

In [47]: df = pd.DataFrame({"a": [2]*10, "field": range(10)})

In [48]: ban_field = [3,4,6,7,8]

In [49]: df[~df.field.isin(ban_field)]
Out[49]: 
   a  field
0  2      0
1  2      1
2  2      2
5  2      5
9  2      9

[5 rows x 2 columns]

方法二：使用 query：

In [51]: df.query("field not in @ban_field")
Out[51]: 
   a  field
0  2      0
1  2      1
2  2      2
5  2      5
9  2      9

[5 rows x 2 columns]

- DSM

Answer 2

您可以使用isin函数和否定(~)运算符来删除它。

df[~df.field.isin(ban_field)]

- Shashank Agarwal