根据条件删除数据框中的行，数据框与列表布尔值？

Question

import pandas as pd
data = [['a',1],['b',2],['c',3]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['letter', 'number']
exclude_list = [2, 4, 6]

我想将df中的第2行（其中“数字” == 2）更改为空/难。我想通过将“数字”列与排除列表进行比较来做到这一点，如果有匹配项，则排除该行。

Answer 1

检查这些有用的功能：

1. mask：让您在满足条件的地方替换值，我们在perform the operation without using no auxiliary data structure (or significant extra storage in simple words)上使用inplace=True标志。
2. isin：检查值是否在另一个列表中。
   

    df.number.mask(df.number.isin(exclude_list),inplace=True)
    df
    Out[200]: 
      letter  number
    0      a     1.0
    1      b     NaN
    2      c     3.0

Answer 2

df.loc[df['number'].isin(exclude_list), 'number'] = None

  letter  number
0      a     1.0
1      b     NaN
2      c     3.0

整行 df.loc[df['number'].isin(exclude_list), :] = None

  letter  number
0      a     1.0
1   None     NaN
2      c     3.0