保留不在列表中的行
Keeps rows that aren't in list
我有一个包含销售和报价的数据框。
df offer sales
0 £10 off appple 10
1 £10 off apple and samsung 20
我有一个要避免的报价列表，在本示例中只有 1 个报价。
remove_these_offers_list = ["£10 off appple"]
当我尝试使用
df.loc[~(df.offer.isin(remove_these_offers_list))]
我得到一个空的 df，因为字符串在技术上包含在两行中。
预期输出
df offer sales
1 £10 off apple and samsung 20
尝试使用 str.strip() 对白色 space 进行条纹处理：
df=df.loc[~(df['offer'].str.strip().isin(remove_these_offers_list))]
或
由于您提到的方法正在通过 str.fullmatch() 以另一种方式起作用：
df=df.loc[~df['offer'].str.fullmatch('|'.join(remove_these_offers_list))]
df的输出：
df offer sales
1 1 £10 off apple and samsung 20
你可以这样做：
df[~df['offer'].isin(remove_these_offers_list)]
isin 应该应用于列表，而不是包含的字符串，因此只有完全匹配才能工作
我有一个包含销售和报价的数据框。
df offer sales
0 £10 off appple 10
1 £10 off apple and samsung 20
我有一个要避免的报价列表，在本示例中只有 1 个报价。
remove_these_offers_list = ["£10 off appple"]
当我尝试使用
df.loc[~(df.offer.isin(remove_these_offers_list))]
我得到一个空的 df，因为字符串在技术上包含在两行中。
预期输出
df offer sales
1 £10 off apple and samsung 20
尝试使用 str.strip() 对白色 space 进行条纹处理：
df=df.loc[~(df['offer'].str.strip().isin(remove_these_offers_list))]
或
由于您提到的方法正在通过 str.fullmatch() 以另一种方式起作用：
df=df.loc[~df['offer'].str.fullmatch('|'.join(remove_these_offers_list))]
df的输出：
df offer sales
1 1 £10 off apple and samsung 20
你可以这样做：
df[~df['offer'].isin(remove_these_offers_list)]
isin 应该应用于列表，而不是包含的字符串，因此只有完全匹配才能工作