我如何才能实现SQL的IN和NOT IN的等价?
我有一个所需值的列表。
场景如下:
df = pd.DataFrame({'country': ['US', 'UK', 'Germany', 'China']})
countries_to_keep = ['UK', 'China']
# pseudo-code:
df[df['country'] not in countries_to_keep]
我目前的做法如下:
df = pd.DataFrame({'country': ['US', 'UK', 'Germany', 'China']})
df2 = pd.DataFrame({'country': ['UK', 'China'], 'matched': True})
# IN
df.merge(df2, how='inner', on='country')
# NOT IN
not_in = df.merge(df2, how='left', on='country')
not_in = not_in[pd.isnull(not_in['matched'])]
但这似乎是一个可怕的拼凑。有人能改进吗?
我的2c价值:
我需要一个数据框架的in和ifelse语句的组合，这对我来说很有用。
sale_method = pd.DataFrame(model_data["Sale Method"].str.upper())
sale_method["sale_classification"] = np.where(
sale_method["Sale Method"].isin(["PRIVATE"]),
"private",
np.where(
sale_method["Sale Method"].str.contains("AUCTION"), "auction", "other"
),
)
你也可以在.query()中使用.isin():
df.query('country.isin(@countries_to_keep).values')
# Or alternatively:
df.query('country.isin(["UK", "China"]).values')
要否定你的查询，使用~:
df.query('~country.isin(@countries_to_keep).values')
更新:
另一种方法是使用比较操作符:
df.query('country == @countries_to_keep')
# Or alternatively:
df.query('country == ["UK", "China"]')
要对查询求反，使用!=:
df.query('country != @countries_to_keep')
