利用SQL 的IN 和NOT IN 功能查詢Pandas DataFrames
過濾Pandas DataFrames 中的資料是資料處理中的常見任務(wù)。 Pandas 提供了多種方法來實現(xiàn)這一點，包括直覺的 isin 函數(shù)。本文示範如何利用 isin 來篩選數(shù)據(jù)，模仿 SQL 的 IN 和 NOT IN 運算子。
理解問題
SQL 的 IN 和 NOT IN 運算子可讓您根據(jù)值是否包含在指定清單中或排除在指定清單中來篩選資料。此功能對於隔離特定記錄或刪除不需要的資料至關(guān)重要。
使用 isin 過濾資料
Pandas 提供了 isin 函數(shù)，該函數(shù)對 Series 物件進行操作。它會傳回布林掩碼，指示 Series 中的每個元素是否與提供的清單或陣列中的任何值相符。
IN 過濾
要執(zhí)行IN 操作，只需傳遞要使用以下語法與isin 函數(shù)匹配的值列表：
something.isin(somewhere)
NOT IN濾波
要執(zhí)行NOT IN操作，請在 isin 函數(shù)之前使用否定運算子 ~：
~something.isin(somewhere)
工作範例
考慮以下 DataFrame df和要保留的國家列表country_to_keep:
df = pd.DataFrame({'country': ['US', 'UK', 'Germany', 'China']})
countries_to_keep = ['UK', 'China']
查找country_to_keep:
df[df.country.isin(countries_to_keep)]
輸出中包含國家/地區(qū)的行：
country 1 UK 3 China
尋找不包含國家/地區(qū)的行包含在country_to_keep:
df[~df.country.isin(countries_to_keep)]
輸出：
country 0 US 2 Germany
使用isin 的好處
- 簡潔： isin 函數(shù)提供了一種簡潔的方法來執(zhí)行 IN 和 NOT IN 過濾，減少需要複雜的程式碼。
- 靈活性： isin 可以與任何類型的 Series 一起使用，包括字串、整數(shù)和物件。
- 效率： isin 利用最佳化的演算法來執(zhí)行過濾，即使對於大型資料也能高效地進行過濾
透過理解和利用isin 函數(shù)，您可以根據(jù)指定清單或陣列中的值有效過濾Pandas DataFrame，從而利用SQL 的IN 和NOT IN的強大功能來增強您的資料處理任務(wù)運營商。
以上是如何使用 Pandas 的'isin”函數(shù)來模仿 SQL 的'IN”和'NOT IN”運算符？的詳細內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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