.isin ( 'X')가 아닌 행 제거

.isin ( 'X')가 아닌 행 제거

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이 질문에 이미 답변이 있습니다.

• Pandas 데이터 프레임 7 답변에 대해 'in'및 'not in'을 구현하는 방법

Pandas에 들어가서 죄송합니다. 이것은 매우 간단한 질문 인 것 같습니다. 를 사용 하여 목록 에 있는 isin('X')행을 제거 하려면 어떻게 해야합니까? RI에서 .X!which(a %in% b)

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에서 numpy.logical_not반환 된 부울 배열을 반전하는 데 사용할 수 있습니다 isin.

In [63]: s = pd.Series(np.arange(10.0))

In [64]: x = range(4, 8)

In [65]: mask = np.logical_not(s.isin(x))

In [66]: s[mask]
Out[66]: 
0    0
1    1
2    2
3    3
8    8
9    9

Wes McKinney의 의견에서 알 수 있듯이

s[~s.isin(x)]

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많은 옵션이 있습니다. 위의 답변 중 일부 와이 게시물에서 수락 된 답변을 대조하여 수행 할 수 있습니다.
1. df[-df["column"].isin(["value"])]
2. df[~df["column"].isin(["value"])]
3. df[df["column"].isin(["value"]) == False]
4.df[np.logical_not(df["column"].isin(["value"]))]

참고 : 옵션 4의 경우 import numpy as np

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isin 메서드가 False로 평가되는 데이터 프레임의 하위 집합을 생성하기 만하면됩니다.

df = df[df['Column Name'].isin(['Value']) == False]

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다음 DataFrame.select방법을 사용할 수 있습니다 .

In [1]: df = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]], index=['A','B'])

In [2]: df
Out[2]: 
   0  1
A  1  2
B  3  4

In [3]: L = ['A']

In [4]: df.select(lambda x: x in L)
Out[4]: 
   0  1
A  1  2

참조 URL : https://stackoverflow.com/questions/14057007/remove-rows-not-isinx