根据定义在一列中的字符串列表过滤熊猫数据框

【问题标题】：Filter pandas dataframe based on defined list of strings which is present in one column根据定义在一列中的字符串列表过滤熊猫数据框
【发布时间】：2020-02-25 17:06:54
【问题描述】：

我需要根据可能出现在其中一列中的字符串列表（以及其他字符串）过滤cars pandas 数据框。所以我有这样的国家列表：

filterLocation = ['Germany','Austria','Slovenia']

我想在 pandas 数据框的Location 列中过滤掉所有包含这些单词的行。

我有这个：

carsresult = cars.loc[~cars['adCarLocation'].isin(filterLocation)]

但是由于某种原因这不起作用..

【问题讨论】：

提供样本数据和预期输出

标签： python pandas

【解决方案1】：

找出答案：

for country in filterLocation:
    carsML = carsML[~carsML['adCarLocation'].str.contains(country, na=False)]

na=False 是必要的，如果你有空值否则你会得到：

TypeError: 一元操作数类型错误 ~: float

【讨论】：

当您的解决方案有效时，我会说这不是一个好习惯。使用 numpy/pandas 时，应尽量避免循环，以利用库提供的矢量化。当您有 100.000 行时，运行时的差异将是疯狂的。查看这个替代解决方案：stackoverflow.com/questions/12096252/…
@JordanKowal 尝试了 isin - 它不适用于我的情况，因为单元格中还有其他字符串。我需要包含无法矢量化的函数。所以下一个最好的事情是列表理解，它比应用更快，这正是我使用的。见这里：stackoverflow.com/a/55557758/2119941
我的错，没看到专栏里还有别的词。我在这件事上找到了一个有趣的话题。看看它是否适合您以及它是否更快会很有趣。 stackoverflow.com/questions/44933071/…