用pandas筛选数据在list中

在Python的Pandas库中，如果你有一个包含列标签的数据框(df)，并且你想基于某个列的值筛选出该列表中的元素，你可以通过以下步骤操作：

假设你有一个名为`df`的数据框，其中有一列名`column_name`，你想筛选出这个列中在`list_of_values`中列出的特定值，可以这样做：

import pandas as pd

# 假设数据框 df 和 列名 column_name
list_of_values = ['value1', 'value3']  # 你要筛选的值列表

# 使用 loc 或 iloc 筛选
filtered_df = df[df['column_name'].isin(list_of_values)]

# 或者使用 boolean indexing
filtered_df = df[df['column_name'].apply(lambda x: x in list_of_values)]

print(filtered_df)

这里`isin()`函数用于检查每个值是否在列表中，而`apply()`则将列表作为条件应用到每一行上。

相关问题

pandas 筛选 in list

要在pandas中使用in list进行筛选，你可以使用isin()函数。该函数可以在指定的列中筛选出等于列表中任一值的行。以下是一个示例代码：

df[df['column'].isin(list)]

其中，df是你的数据框名字，'column'是你要筛选的列名，list是你要筛选的值的列表。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Python】pandas 筛选的用法](https://blog.csdn.net/milkign/article/details/122279508)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

pandas筛选索引

在pandas中进行筛选索引有两种常用的方法，即loc和iloc。这两种方法的筛选逻辑略有不同。loc方法主要用于基于标签的索引筛选，即关注于列的筛选。它的语法形式为df.loc[row_indexer, column_indexer，其中row_indexer表示行的筛选条件，column_indexer表示列的筛选条件。举个例子，如果要筛选出'A'列中值大于等于80的行，可以使用df.loc[df['A'] >= 80。，其中row_indexer表示行的筛选条件，column_indexer表示列的筛选条件。举个例子，如果要筛选出前5行和前2列的数据，可以使用df.iloc[:5, :2。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pandas常用技巧:筛选、拼接、多级索引、数据透视](https://blog.csdn.net/qq_42105477/article/details/121046844)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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