pandas.DataFrame选取/排除特定行的方法

pandas.DataFrame选取特定行

使用Python进行数据分析时，经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame，如果我们想要像Excel的筛选那样，只要其中的一行或某几行，可以使用isin()方法，将需要的行的值以列表方式传入，还可以传入字典，指定列进行筛选。

>>> df = pd.DataFrame([['GD', 'GX', 'FJ'], ['SD', 'SX', 'BJ'], ['HN', 'HB', 'AH'], ['HEN', 'HEN', 'HLJ'], ['SH', 'TJ', 'CQ']], columns=['p1', 'p2', 'p3'])
>>> df
  p1  p2  p3
0  GD  GX  FJ
1  SD  SX  BJ
2  HN  HB  AH
3 HEN HEN HLJ
4  SH  TJ  CQ
# 筛选p1列中值为'SD'和'HN'的行：
>>> df[df.p1.isin(['SD','HN'])]
  p1 p2 p3
1 SD SX BJ
2 HN HB AH

pandas.DataFrame排除特定行

但是，如果我们只想要所有内容中不包含特定行的内容，却并没有一个isnotin()方法。我今天的工作就遇到了这样的需求，经常查找之后，发现只能换种方式使用isin()来实现这个需求。

# 将p1转换为列表，再从列表中移除特定的行：
>>> ex_list = list(df.p1)
>>> ex_list.remove('SD')
>>> ex_list.remove('HN')
>>> df[df.p1.isin(ex_list)]
  p1  p2  p3
0  GD  GX  FJ
3 HEN HEN HLJ
4  SH  TJ  CQ

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