python - 使用依赖条件过滤 DataFrame 中的行

Question

如果已经有人问过这个问题，我们深表歉意:

我想删除一列中值在 15-25 之间的所有行，并在另一列中具有特定字符串。

例如:

options = ['pizza', 'pasta'] 

df2 = df[(~df['columnA'].between(15, 25)) & df.loc[~df['columnB'].isin(options)]]

因此，如果某行在 A 列中的值为 15-25，但在 B 列中没有“披萨”或“意大利面”，那么我希望保留该行...

解决方案:

df[~((df['columnA'].between(15, 25)) & (df['columnB'].isin(options)))]

Answer 1

最容易理解的是否定整个条件，例如~((...) & (...)):

df[~((df['columnA'].between(15, 25)) & (df['columnB'].isin(options)))]

或者您可以使用De Morgan's laws [wiki] ，并将其指定为 (~ ...) | (~ ...)

df[(~df['columnA'].between(15, 25)) | (~df['columnB'].isin(options))]

所以 x ∧ y 的否定是 (Øx)∨(Øy)。