Python 在DataFrame中拾取具有iterable中某个值的行

我有一个pandas数据框，我只想选择具有特定列的行，该列具有属于列表的任何值

我曾尝试通过

where（）

直接实现它，但在尝试从数组比较中获取布尔值时，我遇到了一个典型错误：

ValueError：序列的真值不明确。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）

我的代码：

desired_values = (2,4,6,8)
target_column = 'Target Column'
df = pandas.read_csv(r'example.csv')

filtered_df = df.where(df[target_column] in desired_values).dropna()

虽然该代码有效：

filtered_df = df.where(df[target_column] == 2).dropna()

这也适用于：

#This outputs True as the first value is '4'
print(df[target_column][0] in desired_values)

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因此，我认为panda的

where（）

选择每一行并测试您对其施加的任何条件，这让我认为我的方法应该有效，因为对于每一行，您可以在编写时应用比较，并且使用

=

进行测试效果良好。我做错了什么？

为了简化这一点，您的where条件本身不起作用：

df[target_column] in desired_values

创建相同的ValueError。我建议使用函数

desired_values = (2,4,6,8)
target_column = 'Target Column'
df = pandas.read_csv(r'example.csv')

# Define a function to apply to each row
def filterit(row):
    return row[target_column] in desired_values

# Get a true/false index from our filter function
idx = df.apply(filterit, axis=1)
filtered_df = df[idx]

这应该有助于解释这一点，这一点更为简洁：

filtered_df = df[df.apply(lambda x: x[target_column] in desired_values, axis=1)]

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对不起，我把这个答案编辑了无数次。我的第一个答案不仅仅使用了提供的target_列。如果您回顾我的编辑，第一个解决方案将根据所需的值检查整个CSV/DF行，而不是仅检查target_column.Yup，这为我解决了这个问题！感谢您的帮助，这不仅是一个简洁的解决方案，而且是一个更广泛、更易懂的解决方案！