使用相关条件过滤DataFrame中的行

Question

很抱歉，是否已被要求：

我想删除一列中值在15-25之间的所有行，并在另一列中删除特定的字符串。

例如：

options = ['pizza', 'pasta'] 

df2 = df[(~df['columnA'].between(15, 25)) & df.loc[~df['columnB'].isin(options)]]

因此，如果某行在columnA中的值为15-25，但在columnB中没有“ pizza”或“ pasta”，那么我希望保留该行...

解决方案：

df[~((df['columnA'].between(15, 25)) & (df['columnB'].isin(options)))]

Answer 1

最容易理解的是否定整个条件，例如~((...) & (...))：

df[~((df['columnA'].between(15, 25)) & (df['columnB'].isin(options)))]

或者您可以使用De Morgan's laws [wiki]，并将其指定为(~ ...) | (~ ...)

df[(~df['columnA'].between(15, 25)) | (~df['columnB'].isin(options))]

所以 x∧y 的取反是（¬x）∨（¬y）。