Comment vérifier si une valeur est dans la liste de sélection de pandas bloc de données?

Semble laid:

df_cut = df_new[
             (
             (df_new['l_ext']==31) |
             (df_new['l_ext']==22) |
             (df_new['l_ext']==30) |
             (df_new['l_ext']==25) |
             (df_new['l_ext']==64)
             )
            ]

Ne fonctionne pas:

df_cut = df_new[(df_new['l_ext'] in [31, 22, 30, 25, 64])]

Est-il un élégant et de travail de la solution du "problème"?

OriginalL'auteur Roman | 2013-08-15

  1. 35

    Utilisation isin

    df_new[df_new['l_ext'].isin([31, 22, 30, 25, 64])]
    C'est l'un de ceux moins intuitive pandas syntaxe... Vous ne saurez pas si vous le savez.
    Quel est le négatif de l'isin? Je suis à la recherche d'un moyen de filtrer les éléments de la liste.
    numpy.logical_not(foo.isin(x)) et une autre méthode suggérée par les Pandas auteur: stackoverflow.com/questions/14057007/remove-rows-not-isinx
    De la négation à l'aide de ~ devrait être suffisant pour faire pas isin. df_new[~df_new['l_ext'].isin([31, 22, 30, 25, 64])]

    OriginalL'auteur waitingkuo

  2. 0

    Vous pouvez utiliser mp.DataFrame.requête:

    select_values = [31, 22, 30, 25, 64]
df_cut = df_new.query('l_ext in @select_values')

    En arrière-plan, il utilise le haut-niveau mp.eval fonction.

    OriginalL'auteur jpp