在NOT isin中过滤出字典

Question

我将一个数据帧读入字典。之前，我过滤掉了所有.isin(['I1','I2','I3','I4'])的行。

df = {}
df['cgo_eafapo_t'] = pd.read_sql_table('cgo_eafapo_t', engine, schema_z2,
columns = cols)
df['cgo_eafapo_t'] = df['cgo_eafapo_t'][df['cgo_eafapo_t']['art_kennz'].isin(['I1','I2','I3','I4'])]

然而，现在我想过滤掉所有不在(['I1','I2','I3','I4'])中的行。我该怎么做呢?我知道我们可以使用~，但我不确定确切的位置。我试过了，但它抛出了一个类型错误:

df['cgo_eafapo_t'] = ~df['cgo_eafapo_t'][df['cgo_eafapo_t']['art_kennz'].isin(['I1','I2','I3','I4'])]

ufunc 'invert' not supported for the input types, and the inputs

还尝试将符号放在art_kennz之前，但也抛出了错误

df['cgo_eafapo_t'] = df['cgo_eafapo_t'][df['cgo_eafapo_t'](~['art_kennz'].isin(['I1','I2','I3','I4']))]

attribute error list object has no attribute isin

这个也不工作:

df['cgo_eafapo_t'] = df['cgo_eafapo_t']~([df['cgo_eafapo_t']['art_kennz'].isin(['I1','I2','I3','I4'])])

Answer 1

使用~前条件:

df['cgo_eafapo_t'] = df['cgo_eafapo_t'][~df['cgo_eafapo_t']['art_kennz'].isin(['I1','I2','I3','I4'])]

Better是由DataFrame.loc:

df['cgo_eafapo_t'] = df.loc[~df['cgo_eafapo_t']['art_kennz'].isin(['I1','I2','I3','I4']), 'cgo_eafapo_t']