如何实现“在”和“不在”的熊猫数据框架?
Pandas提供了两种方法:系列。isin和DataFrame。isin分别用于Series和dataframe。
基于ONE列的过滤数据帧(也适用于系列)
最常见的场景是在特定列上应用isin条件来过滤数据帧中的行。
df = pd.DataFrame({'countries': ['US', 'UK', 'Germany', np.nan, 'China']})
df
countries
0 US
1 UK
2 Germany
3 China
c1 = ['UK', 'China'] # list
c2 = {'Germany'} # set
c3 = pd.Series(['China', 'US']) # Series
c4 = np.array(['US', 'UK']) # array
系列。Isin接受各种类型作为输入。下面这些都是得到你想要的东西的有效方法:
df['countries'].isin(c1)
0 False
1 True
2 False
3 False
4 True
Name: countries, dtype: bool
# `in` operation
df[df['countries'].isin(c1)]
countries
1 UK
4 China
# `not in` operation
df[~df['countries'].isin(c1)]
countries
0 US
2 Germany
3 NaN
# Filter with `set` (tuples work too)
df[df['countries'].isin(c2)]
countries
2 Germany
# Filter with another Series
df[df['countries'].isin(c3)]
countries
0 US
4 China
# Filter with array
df[df['countries'].isin(c4)]
countries
0 US
1 UK
多列过滤器
有时，你会想要在多个列上对一些搜索词应用“in”会员资格检查，
df2 = pd.DataFrame({
'A': ['x', 'y', 'z', 'q'], 'B': ['w', 'a', np.nan, 'x'], 'C': np.arange(4)})
df2
A B C
0 x w 0
1 y a 1
2 z NaN 2
3 q x 3
c1 = ['x', 'w', 'p']
要将isin条件应用于"A"和"B"列，请使用datafframe .isin:
df2[['A', 'B']].isin(c1)
A B
0 True True
1 False False
2 False False
3 False True
由此，为了保留至少有一列为True的行，我们可以使用第一个轴上的任意列:
df2[['A', 'B']].isin(c1).any(axis=1)
0 True
1 False
2 False
3 True
dtype: bool
df2[df2[['A', 'B']].isin(c1).any(axis=1)]
A B C
0 x w 0
3 q x 3
注意，如果希望搜索每一列，只需省略列选择步骤，然后执行
df2.isin(c1).any(axis=1)
类似地，要保留ALL列为True的行，请以与以前相同的方式使用ALL。
df2[df2[['A', 'B']].isin(c1).all(axis=1)]
A B C
0 x w 0
值得一提的是:numpy。Isin、查询、列表推导式(字符串数据)
除了上面描述的方法之外，您还可以使用numpy的等效方法:numpy.isin。
# `in` operation
df[np.isin(df['countries'], c1)]
countries
1 UK
4 China
# `not in` operation
df[np.isin(df['countries'], c1, invert=True)]
countries
0 US
2 Germany
3 NaN
为什么值得考虑?NumPy函数通常比熊猫函数快一点，因为开销更低。因为这是一个元素操作，不依赖于索引对齐，所以很少有情况下这个方法不是pandas的isin的合适替代。
Pandas例程在处理字符串时通常是迭代的，因为字符串操作很难向量化。有很多证据表明，这里的列表理解会更快。
我们现在只能用支票了。
c1_set = set(c1) # Using `in` with `sets` is a constant time operation...
# This doesn't matter for pandas because the implementation differs.
# `in` operation
df[[x in c1_set for x in df['countries']]]
countries
1 UK
4 China
# `not in` operation
df[[x not in c1_set for x in df['countries']]]
countries
0 US
2 Germany
3 NaN
但是，指定它要麻烦得多，所以除非您知道自己在做什么，否则不要使用它。
最后，还有DataFrame。在此答案中已涵盖的查询。numexpr增值!
