相关疑难解决方法(0)

如何根据pandas中某些列中的值从DataFrame中选择行？
在SQL中我会使用:

SELECT *
FROM table
WHERE colume_name = some_value

我试着看看熊猫文档,但没有立即找到答案.

我怎样才能实现SQL的的等价物IN和NOT IN？

我有一个包含所需值的列表.这是场景:

df = pd.DataFrame({'countries':['US','UK','Germany','China']})
countries = ['UK','China']

# pseudo-code:
df[df['countries'] not in countries]

我目前的做法如下:

df = pd.DataFrame({'countries':['US','UK','Germany','China']})
countries = pd.DataFrame({'countries':['UK','China'], 'matched':True})

# IN
df.merge(countries,how='inner',on='countries')

# NOT IN
not_in = df.merge(countries,how='left',on='countries')
not_in = not_in[pd.isnull(not_in['matched'])]

但这似乎是一个可怕的kludge.任何人都可以改进吗？