通过与列表比较过滤掉 panda-df 的行 [重复]

Question

以下问题经常出现。假设我有一个数据框，其中一列可以采用离散值：

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2,3,4,5,6,7], 'col2': ["A", "B", "A", "C", "B", "A", "D"]})

在这种情况下，col2 可以取值 A、B 或 C。我只想找到 col2 不 等于 A 或 B 的行。我认为以下语法可以使用，

df["col2"] not in ["A", "B"]

但是，这给了我错误ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

有没有一种巧妙的方法可以过滤掉这些行？

Answer 1

你可以使用isin方法。

df = df[~df.col2.isin(['A', 'B'])]

输出

   col1 col2
3     4    C
6     7    D