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pandas 实现 in 和 not in 的用法及使用心得

2023-01-11 14:31:34 作者：Ch3n

pandas按条件筛选数据时，除了使用query()方法，还可以使用isin和对isin取反进行条件筛选，今天通过本文给大家介绍pandas 实现 in 和 not in 的用法及使用心得，感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧

pandas in 和 not in 的用法

经常在处理数据中从一个总数据中清洗出数据, 但是有时候需要把没有处理的数据也统计出来.

这时候就需要使用:

pandas.DataFrame.isin

DataFrame中的每个元素是否都包含在值中

pandas文档位置

例子:

如何实现SQL的等价物IN和NOT IN?
我有一个包含所需值的列表。下面是一个场景：
df = pd.DataFrame({'countries':['US','UK','Germany','China']})
countries = ['UK','China']
 
# pseudo-code:
df[df['countries'] not in countries]

之前的做法是这样:

df = pd.DataFrame({'countries':['US','UK','Germany','China']})
countries = pd.DataFrame({'countries':['UK','China'], 'matched':True})
 
# IN
df.merge(countries,how='inner',on='countries')
 
# NOT IN
not_in = df.merge(countries,how='left',on='countries')
not_in = not_in[pd.isnull(not_in['matched'])]

但上面这样做觉得很不好, 也翻了文档才找到比较好解决方式.

# IN
something.isin(somewhere)
 
# NOT IN
~something.isin(somewhere)

例子:

>>> df
  countries
0        US
1        UK
2   Germany
3     China
>>> countries
['UK', 'China']
>>> df.countries.isin(countries)
0    False
1     True
2    False
3     True
Name: countries, dtype: bool
>>> df[df.countries.isin(countries)]
  countries
1        UK
3     China
>>> df[~df.countries.isin(countries)]
  countries
0        US
2   Germany

ps：pandas实现in和 not in

pandas中经常会需要对某列做一些筛选，比如筛选某列里的不包含某些值的行，类似sql里的in和not in功能，那么怎么实现呢。

import pandas as pd
columns = ['name','country']
index = [1,2,3,4]
row1 = ['a','China']
row2 = ['b','UK']
row3 = ['c','USA']
row4 = ['d','HK']

df = pd.DataFrame([row1,row2,row3,row4],
                   index=index,
                   columns=columns)
df

chinese = ['China','HK']

那么想查看数据中是chines的，

df[df.country.isin(chinese)]

查看数据中不是chines的，

到此这篇关于pandas 实现 in 和 not in 的用法及心得的文章就介绍到这了,更多相关pandas in 和 not in 的用法内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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