Python 使用 Kwargs 过滤具有未知值列表的 Dataframe
Python Filter Dataframe with an unknown list of values with Kwargs
我是编码新手,但我想看看是否有办法过滤具有未知数量值的数据帧。到目前为止我有什么
df[(df['column'].astype(str)=='one')|(df['column'].astype(str)=='two')|(df['column'].astype(str)=='three')]
这可以很好地过滤数据框,但我有未知数量的值。我想要的是这样的:
x=['one','two','three']
y=['one','two','three','four']
z=['one','two','three','four','five']
for arg in *args:
df=df[(df['column'].astype(str)==arg )]
但这似乎不起作用。有人有什么想法吗?
使用isin
>>> df[df['column'].isin(x)] # or y or z
我是编码新手,但我想看看是否有办法过滤具有未知数量值的数据帧。到目前为止我有什么
df[(df['column'].astype(str)=='one')|(df['column'].astype(str)=='two')|(df['column'].astype(str)=='three')]
这可以很好地过滤数据框,但我有未知数量的值。我想要的是这样的:
x=['one','two','three']
y=['one','two','three','four']
z=['one','two','three','four','five']
for arg in *args:
df=df[(df['column'].astype(str)==arg )]
但这似乎不起作用。有人有什么想法吗?
使用isin
>>> df[df['column'].isin(x)] # or y or z