Pandas 相当于 SQL 与列表/元组/可迭代对象的"Where In"

Question

我花了很多时间试图找到这个问题的答案，我觉得应该直截了当。

什么是相当于SELECT * FROM [TABLE] WHERE [COL1] IN (LIST)的Pandas？

基本上，我有一个很大的ID号数据集，我想从这些客户中选择一个子集。我想要整个数据帧的值。我尝试使用.isin()，但我不想要布尔值。有没有一种简单的方法可以使用另一个Dataframe列/系列/列表/元组(随便什么(来选择另一个数据帧中的行？

例如，我有两个表/DataFrames:

让我们调用第一个表cust_info:

cust_id	元数据1
1234	y
5678	x
4321	x
2468	y
9513	x
1473	y

列出客户ID，其中cust_info['metadata1'] == 'y':

valids = cust_info.loc[cust_info['metadata1'] == 'y', 'cust_id']

然后询问ID是否在有效ID列表中：

cust_orders[cust_orders['custid'].isin(valids)]

尝试：

x = cust_info[cust_info["metadata1"].eq("y")].merge(cust_orders, on="cust_id")
print(x)

打印：

cust_id metadata1  order_date  order_total
0     1234         y  2021-07-10        15.10
1     2468         y  2021-07-12        50.96
2     1473         y  2021-07-13        75.58

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如果只需要cust_orders:中的列

x = cust_info[cust_info["metadata1"].eq("y")].merge(cust_orders, on="cust_id")
print(x[cust_orders.columns])
cust_id  order_date  order_total
0     1234  2021-07-10        15.10
1     2468  2021-07-12        50.96
2     1473  2021-07-13        75.58