pandas isnotin

在pandas中，没有内置的isnotin方法。但是可以通过对isin方法取反来实现类似于isnotin的功能。

举例来说，假设有一个DataFrame df，其中包含列a，b和c。我们可以使用isin方法和一个筛选条件来判断数据是否满足条件，并返回一个布尔值的DataFrame，其中True表示满足条件，False表示不满足条件。然后，我们可以使用取反运算符~来获取不满足条件的数据。

例如，我们有一个筛选条件为{'a':[1, 2, 3]}，我们可以使用以下代码来进行条件筛选：
df_in = df[df.isin(filter_condition)['a']] # 获取满足条件的数据
df_notin = df[~df.isin(filter_condition)['a']] # 获取不满足条件的数据

在以上代码中，我们使用isin方法和筛选条件来获取满足条件的数据，并将结果存储在df_in中。然后，使用取反运算符~来获取不满足条件的数据，并将结果存储在df_notin中。

请注意，上述代码中的filter_condition是一个字典，用于指定筛选条件。其中，键是要筛选的列名，值是要匹配的值的列表。

最后，df_in和df_notin分别存储了满足条件和不满足条件的数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas 中的 isin和isnotin](https://blog.csdn.net/qq_39910261/article/details/106255990)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pandas的is in和not in](https://blog.csdn.net/weixin_42764612/article/details/89600903)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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