关于python：删除行而不是.isin（’X’）

Remove rows not .isin('X')

本问题已经有最佳答案，请猛点这里访问。

很抱歉，刚进入熊猫市场，这似乎是一个非常直截了当的问题。如何使用isin('X')删除列表X中的行？在R中，我会写!which(a %in% b)。

您可以使用numpy.logical_not来反转isin返回的布尔数组：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

In [63]: s = pd.Series(np.arange(10.0))

In [64]: x = range(4, 8)

In [65]: mask = np.logical_not(s.isin(x))

In [66]: s[mask]
Out[66]:
0 0
1 1
2 2
3 3
8 8
9 9

如韦斯·麦金尼评论中所述，您也可以使用

1	s[~s.isin(x)]

你有很多选择。整理上面的一些答案和本帖中接受的答案，您可以做到：1。df[-df["column"].isin(["value"])]2。df[~df["column"].isin(["value"])]三。df[df["column"].isin(["value"]) == False]4。df[np.logical_not(df["column"].isin(["value"]))]

注：对于选项4，您需要使用import numpy as np

您所要做的就是创建数据帧的子集，其中isin方法的计算结果为false：

1	df = df[df['Column Name'].isin(['Value']) == False]

您可以使用DataFrame.select方法：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

In [1]: df = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]], index=['A','B'])

In [2]: df
Out[2]:
0 1
A 1 2
B 3 4

In [3]: L = ['A']

In [4]: df.select(lambda x: x in L)
Out[4]:
0 1
A 1 2