Python 使用Pandas中的列表删除dataframe中的行

这是一个关于使用列表过滤数据帧的通用问题。问题如下：

• 我有一个数据帧

  df

  ，带有一个列

  字段

• 我有一个禁用字段列表，例如

  ban_field=['field1'、'field2'、'field3']

• banu字段的所有元素出现在
  df.field

目前，为了检索不带禁止字段的数据帧，我按照以下步骤进行操作：

for f in ban_field:
    df = df[df.field!=f]

是否有一种更具python风格的方法（在一行中？）

方法#1：使用

isin

和布尔数组选择器：

In [47]: df = pd.DataFrame({"a": [2]*10, "field": range(10)})

In [48]: ban_field = [3,4,6,7,8]

In [49]: df[~df.field.isin(ban_field)]
Out[49]: 
   a  field
0  2      0
1  2      1
2  2      2
5  2      5
9  2      9

[5 rows x 2 columns]

方法2：使用

查询

：

In [51]: df.query("field not in @ban_field")
Out[51]: 
   a  field
0  2      0
1  2      1
2  2      2
5  2      5
9  2      9

[5 rows x 2 columns]

---

您可以使用

isin

函数和否定（

~

）运算符删除它

df[~df.field.isin(ban_field)]