前言
大家在使用Python進行數據分析時，經常要使用到的一個數據結構就是pandas的DataFrame，關于python中pandas.DataFrame的基本操作，大家可以查看這篇文章。
pandas.DataFrame排除特定行
如果我們想要像Excel的篩選那樣，只要其中的一行或某幾行，可以使用isin()方法，將需要的行的值以列表方式傳入，還可以傳入字典，指定列進行篩選。
但是如果我們只想要所有內容中不包含特定行的內容，卻并沒有一個isnotin()方法。我今天的工作就遇到了這樣的需求，經常查找之后，發現只能換種方式使用isin()來實現這個需求。
示例如下：
In [3]: df = pd.DataFrame([['GD', 'GX', 'FJ'], ['SD', 'SX', 'BJ'], ['HN', 'HB' ...: , 'AH'], ['HEN', 'HEN', 'HLJ'], ['SH', 'TJ', 'CQ']], columns=['p1', 'p2 ...: ', 'p3'])In [4]: dfOut[4]: p1 p2 p30 GD GX FJ1 SD SX BJ2 HN HB AH3 HEN HEN HLJ4 SH TJ CQ
如果只想要p1為GD和HN的兩行，可以這么做：
In [8]: df[df.p1.isin(['GD', 'HN'])]Out[8]: p1 p2 p30 GD GX FJ2 HN HB AH
但是如果我們想要除了這兩行之外的數據，就需要繞點路了。
原理是先把p1取出并轉換為列表，然后再從列表中去不需要的行（值）去除，然后再在DataFrame中使用isin()
In [9]: ex_list = list(df.p1)In [10]: ex_list.remove('GD')In [11]: ex_list.remove('HN')In [12]: ex_listOut[12]: ['SD', 'HEN', 'SH']In [13]: df[df.p1.isin(ex_list)]Out[13]: p1 p2 p31 SD SX BJ3 HEN HEN HLJ4 SH TJ CQ總結
以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者使用python能帶來一定的幫助，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對武林網的支持。
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