根据“不在”条件从数据框中删除行[重复]

问题描述：

当日期列的值位于日期列表中时，我想从 Pandas DataFrame 中删除行。以下代码不起作用：

a=['2015-01-01' , '2015-02-01']

df=df[df.datecolumn not in a]

我收到以下错误：

ValueError：Series 的真值不明确。请使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

解决方案 1：

您可以使用pandas.Dataframe.isin。

pandas.Dateframe.isin将根据每个元素是否在列表中返回布尔值a。然后使用 将其反转，~即可转换True为False，反之亦然。

import pandas as pd

a = ['2015-01-01' , '2015-02-01']

df = pd.DataFrame(data={'date':['2015-01-01' , '2015-02-01', '2015-03-01' , '2015-04-01', '2015-05-01' , '2015-06-01']})

print(df)
#         date
#0  2015-01-01
#1  2015-02-01
#2  2015-03-01
#3  2015-04-01
#4  2015-05-01
#5  2015-06-01

df = df[~df['date'].isin(a)]

print(df)
#         date
#2  2015-03-01
#3  2015-04-01
#4  2015-05-01
#5  2015-06-01

解决方案 2：

您可以使用Series.isin：

df = df[~df.datecolumn.isin(a)]

虽然错误消息表明可以使用all()或any()，但它们仅在需要将结果简化为单个布尔值时才有用。然而，这并不是您现在要做的，您现在要做的是根据外部列表测试 Series 中每个值的成员资格，并保持结果的完整性（即，一个布尔 Series，然后用于对原始 DataFrame 进行切片）。

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