Pandas 使用列表在Pandas查询中

在本文中，我们将介绍如何使用列表在Pandas查询中，以及一些可能出现的问题和解决方法。

使用列表筛选数据

Pandas 的 DataFrame 提供了灵活的方法来筛选数据。在 Pandas 中，我们可以通过列表将多个条件组合在一起来进行数据筛选。具体来说，我们可以使用 Pandas 的 isin() 方法来筛选特定的列，该方法需要传入一个列表作为参数。

例如，我们可以读取以下数据：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
print(data)

输出为：

	name	age	gender
0	Alice	26	female
1	Bob	19	male
2	Carol	22	female
3	David	24	male
4	Eric	31	male
5	Frank	27	male

我们现在想筛选出名字为 Alice，Bob，David 的数据，可以使用以下代码：

names = ['Alice', 'Bob', 'David']
result = data[data['name'].isin(names)]
print(result)

输出为：

	name	age	gender
0	Alice	26	female
1	Bob	19	male
3	David	24	male

通过 data['name'].isin(names) 得到一个布尔值数组，然后可以使用该数组来筛选数据。

使用 ~ 操作符排除数据

除了使用 isin() 方法，我们还可以使用 ~ 操作符来排除指定的数据。例如，我们现在想筛选名字不是 Alice，Bob，David 的数据，可以使用以下代码：

names = ['Alice', 'Bob', 'David']
result = data[~data['name'].isin(names)]
print(result)

输出为：

	name	age	gender
2	Carol	22	female
4	Eric	31	male
5	Frank	27	male

通过 ~data['name'].isin(names) 得到一个布尔值数组，然后可以使用该数组来排除数据。

处理空值

当列表中包含空值时，我们需要注意处理。使用 isin() 方法时，如果列表中包含空值，那么该方法将抛出 ValueError: cannot include a non-NA value in an array with nulls 异常。解决该问题的方法是首先将列表中的空值替换为 NaN，然后使用 Pandas 的 dropna() 方法来删除包含 NaN 的行。

例如，我们现在想筛选名字为 Alice，Bob，空值的数据，可以使用以下代码：

names = ['Alice', 'Bob', None]
names = [i if i is not None else float('nan') for i in names]  # 将列表中的空值替换为 NaN
result = data[data['name'].isin(names)].dropna()
print(result)

输出为：