SQLのように「in」と「not in」を使用してPandasデータフレームをフィルタリングする方法
SQL INと同等のものをどのようにして実現できますNOT INか? 必要な値のリストがあります。ここにシナリオがあります: df = pd.DataFrame({'countries':['US','UK','Germany','China']}) countries = ['UK','China'] # pseudo-code: df[df['countries'] not in countries] これを行う私の現在の方法は次のとおりです。 df = pd.DataFrame({'countries':['US','UK','Germany','China']}) countries = pd.DataFrame({'countries':['UK','China'], 'matched':True}) # IN df.merge(countries,how='inner',on='countries') # NOT IN not_in = df.merge(countries,how='left',on='countries') not_in = not_in[pd.isnull(not_in['matched'])] しかし、これは恐ろしいクラッジのようです。誰かがそれを改善できますか?