كيفية استخدام فلتر "ليس في" في الباندا (مع أمثلة)

يمكنك استخدام بناء الجملة التالي لإجراء مرشح “ليس في” في DataFrame الباندا:

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

لاحظ أن القيم الموجودة في Values_list يمكن أن تكون قيمًا رقمية أو قيمًا أحرفًا.

توضح الأمثلة التالية كيفية استخدام بناء الجملة هذا عمليًا.

مثال 1: إجراء مرشح “NON IN” باستخدام عمود

يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية تصفية Pandas DataFrame للصفوف التي لا يوجد فيها اسم الفريق في قائمة الأسماء:

 import pandas as pd

#createDataFrame
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

ويوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية تصفية pandas DataFrame للصفوف التي لا يحتوي فيها عمود “النقاط” على قيم معينة:

 import pandas as pd

#createDataFrame
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

المثال 2: إجراء مرشح “NON IN” باستخدام عدة أعمدة

يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية تصفية Pandas DataFrame للصفوف التي لا توجد فيها أسماء فرق معينة في أحد الأعمدة المتعددة:

 import pandas as pd

#createDataFrame
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

لاحظ أننا قمنا بتصفية كل صف ظهر فيه الفريقان “C” أو “E” في عمود “star_team” أو في عمود “backup_team”.

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية إجراء عمليات التصفية الشائعة الأخرى في الباندا:

كيفية استخدام “ليست فارغة” في الباندا
كيفية تصفية Pandas DataFrame حسب قيم الأعمدة
كيفية تصفية صفوف Pandas DataFrame حسب التاريخ
كيفية تصفية Pandas DataFrame بشروط متعددة