DataFrame 필터링: IN 및 NOT IN 작업에 Pandas의 `.isin()`을 사용하는 방법은 무엇입니까?

DataFrame 필터링을 위해 Pandas의 .isin() 사용

SQL에서 IN 및 NOT IN 연산자를 사용하면 다음을 기준으로 데이터를 필터링할 수 있습니다. 값 목록. Pandas의 DataFrame은 유사한 기능을 가능하게 하는 편리한 메서드 .isin()을 제공합니다.

.isin() 사용 방법

.isin()을 사용하려면:

• IN의 경우: 사용 Something.isin(somewhere)
• NOT IN의 경우: ~something.isin(somewhere) 사용

사용 예

다음 사항을 고려하세요. DataFrame:

df = pd.DataFrame({'country': ['US', 'UK', 'Germany', 'China']})

그리고 유지할 국가 목록:

countries_to_keep = ['UK', 'China']

SQL IN에 해당하는 항목을 사용하여 DataFrame을 필터링하려면:

df[df.country.isin(countries_to_keep)]

반환:

    country
1        UK
3     China

SQL의 NOT과 동등한 경우 IN:

df[~df.country.isin(countries_to_keep)]

다음을 반환합니다.

    country
0        US
2   Germany

이 방법은 서투른 kludge 사용을 방지하고 값 목록을 기반으로 DataFrame을 필터링하는 간단한 방법을 제공합니다.

위 내용은 DataFrame 필터링: IN 및 NOT IN 작업에 Pandas의 `.isin()`을 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!