Статья Автор: Деникина Н.В., Деникин А.В.

Методы isin() и ~isin()

Методы isin() и ~isin() в библиотеке Pandas используются для фильтрации данных на основе наличия или отсутствия значений из определенного списка в столбце DataFrame.

1) isin(): Этот метод позволяет фильтровать строки DataFrame, в которых значения определенного столбца содержатся в заданном списке. Например, если у вас есть DataFrame df и вы хотите выбрать строки, где значения столбца "Score" содержатся в списке [85, 90, 95], вы можете использовать isin() следующим образом:

import pandas as pd

# Создаём DataFrame для примера
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'Score': [85, 90, 75, 80, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

filtered_df = df[df['Score'].isin([85, 90, 95])]
print(filtered_df)

2) ~isin(): Этот метод используется для выбора строк, в которых значения определенного столбца НЕ содержатся в заданном списке. Оператор ~ перед isin() выполняет отрицание. Например, чтобы выбрать строки, в которых значения столбца "Score" НЕ содержатся в списке [85, 90, 95], можно использовать ~isin() следующим образом:

import pandas as pd

# Создаём DataFrame для примера
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'Score': [85, 90, 75, 80, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

filtered_df = df[~df['Score'].isin([85, 90, 95])]
print(filtered_df)

Чтобы оставить комментарий нужна авторизация

Печать