只需要从列表中选择至少存在一个值的行

Question

只需要从列表中选择至少存在一个值的行。

我尝试使用如下isin 函数，但它返回的那些行也没有列表中的任何值：-

df[(df.loc[:,'P_1':'P_90'].isin(list))]

注意：-P_1 to P_90 表示列的范围。 样本数据：- dib-cust_id|p_1|p_2|.......|p_90 345|1950|1860|........|675

注意：- 我不能提供确切的数据，因为它是机密的。以上只是 91 列数据框的示例。

请告诉我这种方法有什么问题，还有没有其他方法可以得到想要的结果。

Answer 1

你需要的是：

df[df.loc[:,'P_1':'P_90'].isin(list())].dropna(how='all')

好的，所以 nans 有任何不匹配的值，所以您实际上需要：

df[df[df.loc[:,'P_1':'P_90'].isin(list())].dropna(how='all').index]

这绝对不是最有效的。

您当前的公式不起作用的原因是您基本上返回的是带有 isin 的 True/False 数组，而不是列表。 isin 不会删除行，它会根据值是否在给定列表中将单元格标记为 True 或 False。因此，您的 True/False 数组与原始 df 具有相同的索引，而当您执行 df[array] 时，它会采用该数组的索引，也就是相同的索引。

您希望每行都提供True 或False，而不是每个单元格 - 此时，pandas 将按照您想要的方式进行过滤。