用Pandas的DataFrame选择不在列表中的行 - Python

在数据分析中，经常需要对数据集进行筛选和过滤。Pandas是一个强大的Python数据分析库，它提供了DataFrame对象来帮助我们处理数据。本篇文章将介绍如何使用Pandas的DataFrame对象选择不在列表中的行。

数据准备

我们首先来创建一个示例数据集，该数据集包含四列，分别为ID、姓名、性别和年龄。

import pandas as pd

data = {
    "ID": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    "Name": ["Tom", "Jerry", "Mike", "Kate", "Lucy", "Alice", "Bob", "John"],
    "Gender": ["Male", "Male", "Male", "Female", "Female", "Female", "Male", "Male"],
    "Age": [24, 25, 30, 26, 28, 21, 29, 27]
}

df = pd.DataFrame(data)

上述代码创建了一个包含八行数据的DataFrame对象。

选择不在列表中的行

我们可以使用Pandas的isin()函数来快速选择满足特定条件的行，该函数接受一个列表作为参数，返回一个布尔列表。

例如，如果我们需要选择性别不为女性的行，可以使用如下代码：

df[df["Gender"].isin(["Male"]) == False]

上述代码中，df["Gender"].isin(["Male"]) == False返回了一个布尔列表，表明了哪些行的性别不是男性。然后，我们使用这个布尔列表来筛选数据集中的行，即可得到满足条件的行。

代码片段如下所示：

not_in_list = ["Tom", "Kate", "Bob"]

df[~df["Name"].isin(not_in_list)]

上述代码中，使用了“~”符号来取反运算符，即选择不在not_in_list列表中的行。

结论

在本篇文章中，我们介绍了如何使用Pandas的DataFrame对象选择不在列表中的行。我们详细介绍了数据准备和选择方法，希望本篇文章能帮助您有效地处理数据。