为了帮助说明我想要在这里实现的是一个名为 df 的 DataFrame:
column1 column2
1 foo faa
2 bar car
3 dog dog
4 cat rat
5 foo foo
6 bar cat
7 bird rat
8 cat dog
9 bird foo
10 bar car
我想对 DataFrame 进行子集化 - 条件是如果 column2 中的字符串包含多个值之一，则删除行。
这对于单个值来说已经足够简单了，在本例中为“foo”:
df = df[~df['column2'].str.contains("foo")]
但假设我想删除 column2 中的字符串包含“cat”或“foo”的所有行。应用于上面的 df，这将删除 5 行。
执行此操作的最有效、最 pythonic 方法是什么？这可以是函数、多个 bool 值或其他我没有想到的形式。
isin 不起作用，因为它需要完全匹配。
注意:我已经编辑了这个问题，因为我在第一轮就犯了一个错误。抱歉。
请您参考如下方法:
使用isin测试值列表的成员资格并否定 ~ bool 掩码:
In [3]:
vals = ['bird','cat','foo']
df[~df['column2'].isin(vals)]
Out[3]:
column1 column2
1 2 bar
2 3 dog
5 6 bar
9 10 bar
In [4]:
df['column2'].isin(vals)
Out[4]:
0 True
1 False
2 False
3 True
4 True
5 False
6 True
7 True
8 True
9 False
Name: column2, dtype: bool
