Pandas：如何根据列表中的值过滤行

您可以使用以下基本语法来过滤 pandas DataFrame 中包含列表中的值的行：

 df[df[' team ']. isin ([' A ',' B ',' D '])]

此特定示例将过滤 DataFrame 以仅包含Team列等于值A 、 B或D的行。

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例：根据列表值过滤 Pandas DataFrame

假设我们有以下 pandas DataFrame，其中包含有关各种篮球运动员的信息：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'D', 'D'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})
                   
#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 to 22 7 8
2 B 19 7 10
3 B 14 9 6
4 C 14 12 6
5 C 11 9 5
6 D 20 9 9
7 D 28 4 12

现在假设我们要过滤 DataFrame 以仅包含team列中的值等于A 、 B或D的行。

我们可以使用以下语法来做到这一点：

 #filter for rows where team is equal to 'A', 'B' or 'D'
df[df[' team ']. isin ([' A ',' B ',' D '])]

	team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 to 22 7 8
2 B 19 7 10
3 B 14 9 6
6 D 20 9 9
7 D 28 4 12

请注意，筛选后的 DataFrame 仅包含Team列中的值等于A 、 B或D的行。

另请注意，您可以使用isin()函数按数值进行过滤。

例如，我们可以使用以下代码来过滤辅助列等于5或 9的行：

 #filter for rows where assists is equal to 5 or 9
df[df[' assists ']. isin ([ 5,9 ] )]


        team points assists rebounds
0 A 18 5 11
3 B 14 9 6
5 C 11 9 5
6 D 20 9 9

请注意，过滤后的 DataFrame 仅包含辅助列中的值等于5或 9的行。

注意：您可以在此处找到 pandas isin()函数的完整文档。

其他资源

以下教程解释了如何在 pandas 中执行其他常见任务：

Pandas：如何向数据透视表添加过滤器
Pandas：如何过滤“不包含”
Pandas：如何过滤包含特定字符串的行