Slice Pandas dataframe по меткам, отсутствующим в списке

Ответ 1

Используйте isin в индексе и инвертируйте логический индекс для выбора метки:

In [239]:

df = pd.DataFrame({'a':np.random.randn(5)})
df
Out[239]:
          a
0 -0.548275
1 -0.411741
2 -1.187369
3  1.028967
4 -2.755030
In [240]:

t = [2,4]
df.loc[~df.index.isin(t)]
Out[240]:
          a
0 -0.548275
1 -0.411741
3  1.028967

Ответ 2

Вы можете использовать set(), чтобы создать разницу между вашими исходными индексами и теми, которые вы хотите удалить:

df.loc[set(df.index) - set(blacklist)]

У этого есть преимущество быть экономным, а также быть более легким для чтения, чем понимание списка.

Ответ 3

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=[5,6,7,8], index=[1,2,3,4], columns=['D',])
blacklist = [2,3]
#your current way ...
ix=[i for i in df.index if i not in blacklist]  
df_select=df.loc[ix]

# use a mask
mask = [True if x else False for x in df.index if x not in blacklist]
df.loc[mask]

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/indexing.html#indexing-label на самом деле loc и iloc берут булевский массив, в этом случае mask. с этого момента вы можете повторно использовать эту маску и должны быть более эффективными.

Ответ 4

Благодаря ASGM; Я обнаружил, что мне нужно включить набор в список, чтобы он работал с MultiIndex:

mi1 = pd.MultiIndex.from_tuples([("a", 1), ("a", 2), ("b", 1), ("b", 2)])
df1 = pd.DataFrame(data={"aaa":[1,2,3,4]}, index=mi1)
setValid = set(df1.index) - set([("a", 2)])
df1.loc[list(setValid)] # works
df1.loc[setValid] # fails

(извините, не могу комментировать, недостаточно rep)