有没有办法扭转熊猫的丢弃方法？答案

【问题标题】：Is there a way to reverse the dropping method in pandas?有没有办法扭转熊猫的丢弃方法？
【发布时间】：2019-12-26 01:21:51
【问题描述】：

我知道你可以使用df1 = df1[df1['Computer Name'] != 'someNameToBeDropped'] 将给定的字符串作为一行删除

如果我想反其道而行之怎么办。假设删除除字符串列表中的所有内容之外的所有内容。

有没有我没有注意到的简单 hack？

【问题讨论】：

df1 = df1[df1['Computer Name'] == 'someNameNOTToBeDropped'] ?
@harvpan 有正确的解决方案，但 ~ 是一个有趣的运算符。 df1[~(df1['Computer Name'] != 'someNameToBeDropped')]
harv 有正确的解决方案，因为列的可能值中只有两个名称。对于n 值，~ 是要走的路；p
注：以上都很好，但我更喜欢使用loc，因为它是一个矢量化的内置方法df1 = df1.loc[~(df1['Computer Name'] != 'someNameToBeDropped'), :]
但它会丢弃除 'someNameNOTToBeDropped' 之外的所有内容吗？

【解决方案1】：

尝试这样获取行，使得 col 的值在给定列表中

df = df[df[column].isin(list_of_strings)]

附加排除列表中的内容

df = df[~df[column].isin(list_of_values)]

【讨论】：