Python 数据帧-选择符合多种条件之一的行

我想选择dataframe的一部分，其中一个特定列中的值是多个值中的一个

我现在做的是

idx = my_df['Column'].apply(lambda z: z in selected_items)
new_df = my_df[idx]

有没有更好的方法来实现这一点？

这应该有效吗

new_df = my_df[my_df['Column'].isin(selected_items)]

使用：

例如：

In [579]:

df = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]})
​
df
Out[579]:
   a
0  0
1  1
2  2
3  3
4  4
5  5
6  6
7  7
In [581]:

df[df['a'].isin([3,5,6])]
Out[581]:
   a
3  3
5  5
6  6

另一种方法是：

---

谢谢在我接受你的回答之前，如果len（selected_items）=1，即我只有一个项目可以匹配，情况如何？@BaronYugovich对于单个匹配，你可以使用

new_-df=my_-df[my_-df['Column']==some_-val]

如果你的列表中包含单个项目

isin

，则仍然有效

In [579]:

df = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]})
​
df
Out[579]:
   a
0  0
1  1
2  2
3  3
4  4
5  5
6  6
7  7
In [581]:

df[df['a'].isin([3,5,6])]
Out[581]:
   a
3  3
5  5
6  6

In [582]:

df.query('a in [3,5,6]')
Out[582]:
   a
3  3
5  5
6  6