级数的真值是模糊的。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）。使用非IN的python

我得到的一个系列的真值是模糊的。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）。当我在python中使用NOT IN操作符时，我使用了python

她

有什么问题吗？ 我该如何解决这个问题

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谢谢

您最好使用。isin方法：

df.drop(df[~(df['column name'].isin(filter))].index, inplace=True)

如果要保留筛选器中的行，可以使用df.query（）：

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您最好使用.isin方法：

df.drop(df[~(df['column name'].isin(filter))].index, inplace=True)

如果要保留筛选器中的行，可以使用df.query（）：

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为什么需要

不在
状态？您只需直接从列表中筛选即可

df = pd.DataFrame(np.random.random((5,5)), columns=['a','b','c','d','e'])
f = ['a','c','d']

保留筛选器中的列
删除筛选器中的列
为什么需要
不在
状态？您只需直接从列表中筛选即可

df = pd.DataFrame(np.random.random((5,5)), columns=['a','b','c','d','e'])
f = ['a','c','d']

保留筛选器中的列
删除筛选器中的列
是否尝试删除或保留筛选器中的列？是否尝试删除或保留筛选器中的列？
out1 = df[f]
print(out1)

          a         c         d
0  0.639544  0.948477  0.587575
1  0.766207  0.637332  0.830189
2  0.219860  0.100648  0.891352
3  0.653428  0.843172  0.019700
4  0.986800  0.644410  0.714347

out2 = df.drop(f, axis=1)
print(out2)

          b         e
0  0.492916  0.534971
1  0.167386  0.381723
2  0.419879  0.708026
3  0.536441  0.773500
4  0.015564  0.999838