Python 如何找到变量列表的索引位置？

我是python新手。我有一个数据帧df_a，我想找出df_a中的Col1与列表B中的任何变量匹配的位置，然后删除这些行。i、 e.删除以下示例中的第0、2和4行。实现这一目标的可能途径是什么？非常感谢

df_A = pd.DataFrame({'Col1': ['AA', 'BB', 'CC', 'DD', 'AA'], 'Col2': [1, 2, 3, 4, 5]})
list_B = ('AA','CC')

用于布尔掩码，并使用

df_A.索引进行筛选

：

idx = df_A.index[df_A['Col1'].isin(list_B)]
print (idx)
Int64Index([0, 2, 4], dtype='int64')

如果需要

列表

：

idx = df_A.index[df_A['Col1'].isin(list_B)].tolist()
print (idx)
[0, 2, 4]

详细信息：

print (df_A['Col1'].isin(list_B))
0     True
1    False
2     True
3    False
4     True
Name: Col1, dtype: bool

print (~df_A['Col1'].isin(list_B))
0    False
1     True
2    False
3     True
4    False
Name: Col1, dtype: bool

要按列表筛选所有行，请执行以下操作：

df1 = df_A[df_A['Col1'].isin(list_B)]
print (df1)
  Col1  Col2
0   AA     1
2   CC     3
4   AA     5

对于按列表过滤出的值，请按

~

反转布尔掩码：

df2 = df_A[~df_A['Col1'].isin(list_B)]
print (df2)
  Col1  Col2
1   BB     2
3   DD     4

详细信息：

print (df_A['Col1'].isin(list_B))
0     True
1    False
2     True
3    False
4     True
Name: Col1, dtype: bool

print (~df_A['Col1'].isin(list_B))
0    False
1     True
2    False
3     True
4    False
Name: Col1, dtype: bool