Pandas：根据多列值删除或更改特定行

Question

我有一个元组到值列表之间的字典，例如：

{
    ('book1', 'US'): [1, 5],
    ('book2', 'CA'): [3]
}

元组表示 pandas DataFrame 中的列值（也可能有其他列），列表表示同一数据框中单个列中的值。
假设我的数据框看起来像这样：

    book country  value
0  book1      US      1
1  book1      US      9
2  book1      US      5
3  book2      MX      7
4  book2      CA      3
5  book1      CA      1

我想删除上面dict 表示的行或将这些行的值更改为0。
所以结果将是：

    book country  value
0  book1      US      0
1  book1      US      9
2  book1      US      0
3  book2      MX      7
4  book2      CA      0
5  book1      CA      1

或者：

    book country  value
0  book1      US      9
1  book2      MX      7
2  book1      CA      1

这样做的最佳方法是什么？
我想在一个相当大的数据帧上执行此操作，它应该尽可能高效。

我的想法是做这样的事情，但它似乎不是很有效（由于多个loc）并且我得到重复行而不是删除行。 （我不想使用drop_duplicates，因为一开始可能有我不想删除的重复项）

data_frame.set_index(['book', 'country'], inplace=True)
for key, values in rows_to_remove.iteritems():
    data_frame.loc[key] = data_frame.loc[key][~data_frame.loc[key]['value'].isin(values)]
data_frame.reset_index(inplace=True)

Answer 1

您可以通过Index.isin 和boolean indexing 创建元组列表并检查成员资格：

d = {
    ('book1', 'US'): [1, 5],
    ('book2', 'CA'): [3]
}

tups = [k + (x, ) for k, v in d.items() for x in v]

df = df[~df.set_index(['book','country','value']).index.isin(tups)]
print (df)
    book country  value
1  book1      US      9
3  book2      MX      7
5  book1      CA      1

对于按条件设置0，使用loc：

df.loc[df.set_index(['book','country','value']).index.isin(tups), 'value'] = 0
print (df)
    book country  value
0  book1      US      0
1  book1      US      9
2  book1      US      0
3  book2      MX      7
4  book2      CA      0
5  book1      CA      1

另一种解决方案：

tups = [k + (x, ) for k, v in d.items() for x in v]

df1 = pd.DataFrame(tups, columns=['book','country','value'])

df2 = pd.concat([df, df1, df1], ignore_index=True)
df = df2[~df2.duplicated(keep=False)]
print (df)
    book country  value
1  book1      US      9
3  book2      MX      7
5  book1      CA      1