如果元素在 alist 中，则 Pandas 过滤数据帧 - Python

在数据处理中，我们经常需要从数据帧（DataFrame）中过滤出特定元素的行。 Pandas 是 Python 库中用于数据处理和分析的常用工具之一。 本篇文章将介绍如何使用 Pandas 过滤数据帧，只保留其中满足特定条件的行，如元素是否在指定的列表中。

准备数据

首先，让我们创建一些示例数据。我们将使用 Pandas 的 DataFrame 方法创建一个 5 行 3 列的数据帧，并将其打印出来：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
        'Age': [25, 35, 30, 23, 28],
        'Favourite Colour': ['blue', 'green', 'red', 'green', 'yellow']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

代码输出：

   Name  Age Favourite Colour
0  Alice   25             blue
1    Bob   35            green
2    Tom   30              red
3  David   23            green
4    Eva   28           yellow

Pandas 过滤数据帧

现在，让我们假设我们只想保留“Favourite Colour”列中的元素为 green 或 yellow 的所有行。我们可以使用 Pandas 的 isin 方法来实现。以下是代码片段：

mask = df['Favourite Colour'].isin(['green', 'yellow'])
filtered_df = df[mask]
print(filtered_df)

代码输出：

   Name  Age Favourite Colour
1    Bob   35            green
3  David   23            green
4    Eva   28           yellow

在上述代码中，我们首先使用 isin 方法生成一个布尔掩码，它的作用是指示“Favourite Colour”列中的元素是否在列表 [green, yellow] 中。 然后，我们使用该掩码过滤原始数据帧并保存结果。 最后，我们打印出过滤后的数据帧以进行检查。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用 Pandas 过滤数据帧以只保留满足特定条件的行，如元素是否在列表中。我们使用的方法是 isin 方法，该方法返回一个布尔掩码，这是 Pandas 过滤数据帧的基础。 通过组合使用 Pandas 中的其他方法，我们可以更加灵活和高效地处理数据帧中的数据，为数据分析和机器学习提供有力的工具支持。