如何从python中的数据框中提取变量中的特定类别

Question

我有一个像下面这样的数据框，并且从下面的数据中，我想提取其中user_category是1,2,4,6作为交易数据，而user_category是3作为促销数据

文字数据

id   user_category   operator   circle  
23       1           vodafone   mumbai  
45       2           airtel     andhra  
65       3           airtel     chennai  
23       6           vodafone   mumbai  
45       1           airtel     gurgaon  
65       2           airtel     ongole  
23       4           vodafone   mumbai  
45       1           airtel     telangana  
65       3           airtel     chennai  

这就是我尝试的方式，我得到了想要的输出，但是我需要的是如何在单个代码中提取user_category为1,2,4,6的数据

transactional1 = textdata[textdata['user_category'] == 1]
transactional2 = textdata[textdata['user_category'] == 2]
transactional3 = textdata[textdata['user_category'] == 4]
transactional4 = textdata[textdata['user_category'] == 6]
transactional = pd.concat((transactional1, transactional2,
                       transactional3, transactional4))

promotional = textdata[textdata['user_category'] == 3]

预期方式：

transctional = textdata[textdata['user_category'] == 1,2,4,6]

Answer 1

最简单的方法是使用isin方法，该方法模仿1 in [1,2,3]行为中的python 1 in [1,2,3] ：

transctional = textdata[textdata['user_category'].isin([1,2,4,6])]

还有其他方法可以做到这一点，但是它们不够清晰，更加冗长。