通过与列表进行比较来过滤掉 panda-df 的行

Question

经常出现以下问题。假设我有一个数据框，其中一列可以采用离散值：

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2,3,4,5,6,7], 'col2': ["A", "B", "A", "C", "B", "A", "D"]})

在这种情况下，col2可取的值A，B或C.我只想行，其中col2 不等于A或B.我想下面的语法会的工作，

df["col2"] not in ["A", "B"]

但是，这给了我错误 ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

有没有一种巧妙的方法来过滤掉这些行？

Answer 1

您可以使用isin方法。

df = df[~df.col2.isin(['A', 'B'])]

输出

   col1 col2
3     4    C
6     7    D