df = df[~df['exclude_column'].isin(df['column_name'])] 能筛选出某一列不包含某个字段的所有行

可以的，`df[~df['exclude_column'].isin(df['column_name'])]` 是Pandas DataFrame中使用布尔索引来筛选特定条件的方法。这段代码的意思是：

- `df['exclude_column'].isin(df['column_name'])`: 判断`exclude_column`列中的每个元素是否存在于`column_name`列中。
- `~`: 这是一个逻辑否定操作符，用于反转结果，即如果某个元素不在`column_name`列中，则返回True（因为Python中的`is not in`默认返回False）。
- `df[...]:` 使用这个布尔系列作为索引，选取所有满足条件（即`exclude_column`列中不包含`column_name`列中的值）的行。

举个例子，假设我们有一个DataFrame `df`，其中有一个名为`exclude_column`的列和一个名为`column_name`的列，我们可以这样筛选出`exclude_column`列中不包含`column_name`列中任何值的行：

df_filtered = df[~df['exclude_column'].isin(df['column_name'])]

这会返回一个新的DataFrame `df_filtered`，只包含那些`exclude_column`列不存在于`column_name`列中的原始行。

相关问题

# -*- mode: python ; coding: utf-8 -*- import os currentUrl = os.path.abspath(os.path.join("__file__")) SETUP_DIR = os.path.dirname(currentUrl)+"\\" def findAllFilesWithSpecifiedSuffix(target_dir, target_suffix="py"): find_res = [] target_suffix_dot = "." + target_suffix walk_generator = os.walk(target_dir) for root_path, dirs, files in walk_generator: if len(files) < 1: continue for file in files: file_name, suffix_name = os.path.splitext(file) if suffix_name == target_suffix_dot: find_res.append(os.path.join(root_path, file)) return find_res py_files = findAllFilesWithSpecifiedSuffix(SETUP_DIR) block_cipher = None a = Analysis(py_files, pathex=[SETUP_DIR], binaries=[], datas=[(SETUP_DIR+'Json_File','Json_File'),(SETUP_DIR+'Remote_file','Remote_file')], hiddenimports=['pyttsx3','pyserial','opencv-python','pillow','openpyxl'], hookspath=[], hooksconfig={}, runtime_hooks=[], excludes=[], win_no_prefer_redirects=False, win_private_assemblies=False, cipher=block_cipher, noarchive=False) pyz = PYZ(a.pure, a.zipped_data, cipher=block_cipher) exe = EXE(pyz, a.scripts, [], exclude_binaries=True, name='host_structure', debug=False, bootloader_ignore_signals=False, strip=False, upx=True, console=False, disable_windowed_traceback=False, target_arch=None, codesign_identity=None, entitlements_file=None) coll = COLLECT(exe, a.binaries, a.zipfiles, a.datas, strip=False, upx=True, upx_exclude=[], name='TCLtester')报错：ValueError: the environment variable is longer than 32767 characters

这个错误通常是因为环境变量字符串太长了，超过了 Windows 系统的限制（32767 个字符）。这可能是由于你添加了太多的路径或其他信息到环境变量中。

你可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 删除一些不必要的环境变量，或者将其中一些路径移动到其他地方，以减少环境变量字符串的长度。

2. 将一些常用的路径添加到 Python 的 `sys.path` 中，而不是添加到环境变量中。这样可以避免环境变量字符串过长的问题，也可以更好地控制 Python 的搜索路径。

3. 如果你需要使用很多路径，可以尝试将它们分成几个较短的字符串，然后在 Python 中使用 `os.environ` 设置多个环境变量。例如：

import os

path1 = r'C:\path1'
path2 = r'C:\path2'
path3 = r'C:\path3'

# 将路径拆分成多个较短的字符串
chunks = [path1, path2, path3]

# 将每个字符串添加到环境变量中
for i, chunk in enumerate(chunks):
    varname = f'MYPATH_{i}'
    os.environ[varname] = chunk

# 在 Python 中使用这些环境变量
import sys
sys.path.append(os.environ['MYPATH_0'])
sys.path.append(os.environ['MYPATH_1'])
sys.path.append(os.environ['MYPATH_2'])

这样做可以避免环境变量字符串太长的问题，同时也可以更好地控制 Python 的搜索路径。

if not hasattr(watchdog.events, "EVENT_TYPE_OPENED"): watchdog.events.EVENT_TYPE_OPENED = 'created' app = Flask(__name__) qa_df = pd.read_excel('qa.xlsx') def process_text(text): text = text.lower().strip() text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text) return text def match_question(text): for i, row in qa_df.iterrows(): if re.search(row['question'], text): return row['answer'] return None @app.route('/api/chatbot', methods=['POST']) def chatbot(): text = request.json['text'] processed_text = process_text(text) answer = match_question(processed_text) if answer: return jsonify({'response': answer}) else: return jsonify({'response': 'Sorry'}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)发生错误File c:\users\ljimmy\appdata\local\programs\python\python38\lib\site-packages\werkzeug\_reloader.py:456, in run_with_reloader(main_func, extra_files, exclude_patterns, interval, reloader_type) 454 reloader.run() 455 else: --> 456 sys.exit(reloader.restart_with_reloader()) 457 except KeyboardInterrupt: 458 pass SystemExit: 1

这也是一个Python程序在运行过程中出现了错误，具体错误在第一行给出了文件路径和行数。该错误是因为程序使用了自动重新加载代码的reloader功能，但是该功能在某些情况下可能会引起问题。可以尝试将debug模式关闭，或者手动重启应用程序来解决这个问题。另外，该代码中可能还存在其他问题，需要进一步的调试和排查。