Python 根据列表筛选要删除的数据帧

我有一个这样的数据框架，其中一列包含国家和其他列（与问题无关），如下所示

data = {"country": ["AA", "BB", "AA", "CC", "DD", "AA", "BB", "AA", "CC", "DD"],
"other variable": ["foo", "bar", "bla", "house", "fish", "car", "pet", "dog", "cat", "door"]}

df = pd.DataFrame(data)
to_drop = ['AA', 'CC']

我现在想过滤列country并删除列表中的所有行（这里是country“AA”和“CC”，实际上还有更多）

对于一个国家，我只会使用

df_new=df[df['country'].apply（lambda x:“AA”not in x）]

，这很好——但我不知道如何迭代列表

，以删除包含我想要摆脱的国家的['AA'，CC']

有谁有我看不到的优雅解决方案吗？我已经检查了所有的“过滤熊猫”问题，但没有成功。

我提出的唯一（不是很优雅的方式）是

for i in to_drop:
    df_new = df[df['country'].apply(lambda x: i not in x)]

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我测试了这个，它成功了

df_new=df[~df.country.isin(to_drop)]

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df[~df.country.isin（to_drop）]有效！！你说有很多国家你必须放弃，不能在“放弃”中全部输入？@iamklaus，这个奇怪的方法对我不起作用。