如果特定值与列表中的值匹配，则创建一个新的数据框

Question

我拥有的是熊猫数据框中的数据。有一列包含 customer_id。这些不是唯一的 ID。我有一个选定客户 ID 的列表（列表中没有重复值）。我想要做的是根据列表中的 id 创建一个新的数据框。我想要列表中每个 id 的所有行。所有数据都以str的形式读入。
这是我的代码：

for i in range(len(df_ALL)):
if df_ALL.loc[i,"Customer_ID"] in ID_list:
    df_Sub = df_Sub.append(df_ALL.iloc[i,:])

当我在简单的小文件上运行它时，它会运行。但是，当我在真实数据上运行它时，它返回一个“KeyError：'标签 [2666] 不在 [index]'”我只使用 python/pandas 大约 4-5 个月，我试图研究解决这个问题，但我找不到我理解的东西。如果有更好的方法来实现我的目标，我愿意学习。

提前谢谢你。

Answer 1

由于您尚未发布任何数据或代码，我将演示以下内容应如何为您工作。您可以将列表传递给isin，它将返回一个布尔索引，您可以使用它来过滤您的df，无需循环并附加感兴趣的行。它可能对你来说是失败的（我猜是因为我没有你的数据），因为你要么结束了，要么你的索引不包含那个特定的标签值。

In [147]:

customer_list=['Microsoft', 'Google', 'Facebook']
df = pd.DataFrame({'Customer':['Microsoft', 'Microsoft', 'Google', 'Facebook','Google', 'Facebook', 'Apple','Apple'], 'data':np.random.randn(8)})
df
Out[147]:
    Customer      data
0  Microsoft  0.669051
1  Microsoft  0.392646
2     Google  1.534285
3   Facebook -1.204585
4     Google  1.050301
5   Facebook  0.492487
6      Apple  1.471614
7      Apple  0.762598
In [148]:

df['Customer'].isin(customer_list)
Out[148]:
0     True
1     True
2     True
3     True
4     True
5     True
6    False
7    False
Name: Customer, dtype: bool
In [149]:

df[df['Customer'].isin(customer_list)]
Out[149]:
    Customer      data
0  Microsoft  0.669051
1  Microsoft  0.392646
2     Google  1.534285
3   Facebook -1.204585
4     Google  1.050301
5   Facebook  0.492487