熊貓：高效子集數據幀基於含有特定的值

Question

爲了幫助說明我想在這裏實現的是一個數據幀稱爲df字符串：

column1 column2 
1  foo faa 
2  bar car 
3  dog dog 
4  cat rat 
5  foo foo 
6  bar cat 
7  bird rat 
8  cat dog 
9  bird foo 
10  bar car 

我想子集數據框 - 的條件是行被丟棄如果column2中的字符串包含多個值中的一個。

這是一個單值很容易，在這種情況下「富」：

df = df[~df['column2'].str.contains("foo")]

但是，讓我們說，我想放棄在這列2字符串包含「貓」或「所有行富」。應用於上面的df，這將會減少5行。

什麼是最有效，最pythonic的方式來做到這一點？這可以是一個函數的形式，也可以是多個布爾或其他我沒有想到的東西。

isin不起作用，因爲它需要精確匹配。

N.B：我編輯了這個問題，因爲我第一次犯了一個錯誤。道歉。

Answer 1

您可以使用一個邏輯掩蔽爲：

df = df[(~df['column2'].str.contains("foo")) & (~df['column2'].str.contains("bird")) & (~df['column2'].str.contains("cat"))] 

返回：

column1 column2 
1  2  bar 
2  3  dog 
5  6  bar 
9  10  bar 

Answer 2

使用isin來測試值列表的成員資格和否定~布爾面膜：

In [3]: 
vals = ['bird','cat','foo'] 

df[~df['column2'].isin(vals)] 
Out[3]: 
    column1 column2 
1  2  bar 
2  3  dog 
5  6  bar 
9  10  bar 

In [4]: 
df['column2'].isin(vals) 

Out[4]: 
0  True 
1 False 
2 False 
3  True 
4  True 
5 False 
6  True 
7  True 
8  True 
9 False 
Name: column2, dtype: bool