Python 将DataFrame query（）方法与isin（）组合

因此，我想使用

isin（）

方法和

df.query（）

，在列表中选择

id

的行：

id\u list

。以前也曾问过类似的问题，但他们使用了典型的

df[df['id'].isin（id\u list）]

方法。我想知道是否有办法改用

df.query（）

df = pd.DataFrame({'a': list('aabbccddeeff'), 'b': list('aaaabbbbcccc'),
                   'c': np.random.randint(5, size=12),
                   'd': np.random.randint(9, size=12)})

id_list = ["a", "b", "c"]

这会产生一个错误

df.query('a == id_list')

这似乎有效：

>>> df.query('a == {0}'.format(id_list))
   a  b  c  d
0  a  a  4  1
1  a  a  0  7
2  b  a  2  1
3  b  a  0  1
4  c  b  4  0
5  c  b  4  2

是否更清楚是个人喜好的问题。

来自for

查询

您可以引用变量 在环境中，使用“@”字符作为前缀，如

@a+b

就你而言：

In [38]: df.query('a == @id_list')
Out[38]:
   a  b  c  d
0  a  a  3  4
1  a  a  4  5
2  b  a  2  3
3  b  a  1  5
4  c  b  2  4
5  c  b  1  2

---

您还可以将列表包含在查询字符串中：

>>> df.query('a in ["a", "b", "c"]')

这与：

>>> df.query('a in @id_list')

---

你坚持查询的动机是什么？你有什么样的数据吗？你试过什么？只是觉得写

df

两次或更多次都很乏味。根据，似乎不能将列表的名称放在引号内。包dplyr for R就是一个很好的例子，在此之后您只需要指定列名称。有趣的是，为什么您会想到这个想法？我不同意这种方法，因为它只适用于较小的

id\u列表

长度。如果您的

id\u列表

有100万个元素呢？