在Pandas 中，根據特定值對DataFrame 進行子集化非常簡單，如以下範例所示：
import pandas as pd
# Dataframe initialization
df = pd.DataFrame({'A': [5, 6, 3, 4], 'B': [1, 2, 3, 5]})
# Subset based on a single value
x = df[df['A'] == 3]但是，在選擇與值清單相符的行時會出現挑戰。考慮以下用例：
# List of values to filter on list_of_values = [3, 6] # Subset attempt (incorrect syntax) y = df[df['A'] in list_of_values]
此語法將導致錯誤，因為 Pandas 需要稍微不同的語法來基於多個值進行子集。
基於值列表對 DataFrame 進行子集化的正確方法是使用 isin() 方法。以下是修正後的程式碼：
y = df[df['A'].isin(list_of_values)]
輸出：
A B 1 6 2 2 3 3
isin() 方法採用值清單或陣列作為輸入，並傳回包含指定列符合的行的DataFrame輸入中的任何值。
選擇列值不符的行提供的清單中，您可以將 ~ 運算子與 isin() 結合使用。例如：
# Inverse subset z = df[~df['A'].isin(list_of_values)]
輸出：
A B 0 5 1 3 4 5
以上是如何根據多個值對 Pandas DataFrame 進行子集化？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
