标题：数据框除所有公司之外的所有公司 - Python

介绍

在Python中，当我们有一个包含多个公司信息的数据框时，我们可能需要筛选出除了某些公司之外的其他所有公司。本文将介绍如何使用Python进行筛选操作。

数据准备

假设我们有一个名为company_data的数据框，它包含三列：公司名称、行业和注册资本。我们可以用以下代码生成这个数据框：

import pandas as pd

data = {'公司名称': ['A公司', 'B公司', 'C公司', 'D公司', 'E公司'],
       '行业': ['互联网', '教育', '金融', '医疗', '科技'],
       '注册资本': [1000, 2000, 3000, 4000, 5000]}

company_data = pd.DataFrame(data)

这个数据框长这样：

| | 公司名称 | 行业 | 注册资本 | |---:|:---------|:------|--------:| | 0 | A公司 | 互联网 | 1000 | | 1 | B公司 | 教育 | 2000 | | 2 | C公司 | 金融 | 3000 | | 3 | D公司 | 医疗 | 4000 | | 4 | E公司 | 科技 | 5000 |

代码实现

现在我们有一个列表，列表中包含我们想要保留的公司名称。如果我们想要筛选掉这些公司之外的所有公司，我们可以使用~和isin运算符。这里的~表示取非，isin表示测试某个元素是否包含在指定列表中。以下代码展示了如何将company_data数据框中公司名称非A公司和C公司的所有行筛选出来：

keep_companies = ['A公司', 'C公司']
new_company_data = company_data[~company_data['公司名称'].isin(keep_companies)]

这个新的数据框长这样：

| | 公司名称 | 行业 | 注册资本 | |---:|:---------|:------|--------:| | 1 | B公司 | 教育 | 2000 | | 3 | D公司 | 医疗 | 4000 | | 4 | E公司 | 科技 | 5000 |

总结

在Python中，我们可以使用~和isin运算符对数据框进行筛选和过滤，以保留我们想要的行。这里提供的代码提供了一个例子，展示了如何选出数据框中除了某些公司之外的所有公司。