Comment utiliser « PAS IN » Filtrer dans Pandas (avec exemples)

Vous pouvez utiliser la syntaxe suivante pour effectuer un filtre « NOT IN » dans un DataFrame pandas :

df[~df['col_name'].isin(values_list)]

Notez que les valeurs dans Values_list peuvent être des valeurs numériques ou des valeurs de caractères.

Les exemples suivants montrent comment utiliser cette syntaxe dans la pratique.

Exemple 1 : Effectuer un filtre « NON IN » avec une colonne

Le code suivant montre comment filtrer un DataFrame pandas pour les lignes où le nom d’une équipe ne figure pas dans une liste de noms :

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   'points': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#define list of teams we don't want
values_list = ['A', 'B']

#filter for rows where team name is not in list
df[~df['team'].isin(values_list)]

        team	points	assists	rebounds
6	C	25	9	9
7	C	29	4	12

Et le code suivant montre comment filtrer un DataFrame pandas pour les lignes où la colonne « points » ne contient pas certaines valeurs :

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   'points': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#define list of values we don't want
values_list = [12, 15, 25]

#filter for rows where team name is not in list
df[~df['team'].isin(values_list)]

	team	points	assists	rebounds
3	B	14	9	6
4	B	19	12	6
5	B	23	9	5
7	C	29	4	12

Exemple 2 : Effectuer un filtre « NON IN » avec plusieurs colonnes

Le code suivant montre comment filtrer un DataFrame pandas pour les lignes où certains noms d’équipe ne figurent pas dans l’une des plusieurs colonnes :

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'star_team': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   'backup_team': ['B', 'B', 'C', 'C', 'D', 'D', 'D', 'E'],
                   'points': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#define list of teams we don't want
values_list = ['C', 'E']

#filter for rows where team name is not in one of several columns
df[~df[['star_team', 'backup_team']].isin(values_list).any(axis=1)] 

        star_team backup_team  points	assists	rebounds
0	A	  B	       25	5	11
1	A	  B	       12	7	8
4	B	  D	       19	12	6
5	B	  D	       23	9	5

Notez que nous avons filtré chaque ligne où les équipes « C » ou « E » apparaissaient dans la colonne « star_team » ou dans la colonne « backup_team ».

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres opérations de filtrage courantes dans les pandas :

Comment utiliser « Is Not Null » dans Pandas
Comment filtrer un DataFrame Pandas par valeurs de colonne
Comment filtrer les lignes Pandas DataFrame par date
Comment filtrer un DataFrame Pandas sur plusieurs conditions