根据“不在”条件从数据框中删除行[重复]答案

【问题标题】：dropping rows from dataframe based on a "not in" condition [duplicate]根据“不在”条件从数据框中删除行[重复]
【发布时间】：2015-03-13 22:56:52
【问题描述】：

当日期列的值在日期列表中时，我想从 pandas 数据框中删除行。以下代码不起作用：

a=['2015-01-01' , '2015-02-01']

df=df[df.datecolumn not in a]

我收到以下错误：

ValueError：Series 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

您可以使用pandas.Dataframe.isin。

pandas.Dateframe.isin 将根据每个元素是否在列表 a 内返回布尔值。然后用 ~ 反转它，将 True 转换为 False，反之亦然。

import pandas as pd

a = ['2015-01-01' , '2015-02-01']

df = pd.DataFrame(data={'date':['2015-01-01' , '2015-02-01', '2015-03-01' , '2015-04-01', '2015-05-01' , '2015-06-01']})

print(df)
#         date
#0  2015-01-01
#1  2015-02-01
#2  2015-03-01
#3  2015-04-01
#4  2015-05-01
#5  2015-06-01

df = df[~df['date'].isin(a)]

print(df)
#         date
#2  2015-03-01
#3  2015-04-01
#4  2015-05-01
#5  2015-06-01

【讨论】：

您的意思可能是Series.isin，而不是DataFrame.isin。您正在比较一列，而不是整个 df。
我在尝试这个时出错df = df[~df.isin(a)]SystemError: <built-in method view of numpy.ndarray object at 0x11a227690> returned a result with an error set

【解决方案2】：

你可以使用Series.isin:

df = df[~df.datecolumn.isin(a)]

虽然错误消息表明可以使用all() 或any()，但它们仅在您希望将结果简化为单个布尔值时才有用。但是，这不是您现在要尝试做的事情，即针对外部列表测试 Series 中每个值的成员资格，并保持结果不变（即，一个 Boolean Series，然后将用于对原始 DataFrame 进行切片)。

您可以在Gotchas 中阅读更多相关信息。

【讨论】：