[英]Fastest way to select rows where value of column of strings is in a set
我有一set从一组值中选择的电子邮件地址。 我想对pandas DataFrame进行子集pandas DataFrame以仅包含集合中不包含unique_id列值的行。 这是我所做的运行速度很慢的事情：
signup_emails = set(online_signup.unique_id)
non_email_signup_event_emails = event_attendees[event_attendees.unique_id.apply(lambda x: x in signup_emails) == False].email
该表有几十万行，但我的计算机只是在执行此命令时冻结，显示 CPU 负载很高，并且即使经过长时间等待（20 分钟）也不会终止。 我怎样才能更快地做到这一点？
使用isin方法。
event_attendees[event_attendees.isin(signup_emails)]
对于不在 signup_emails 中，您可以执行
event_attendees[event_attendees.isin(signup_emails) == False]
选择Pandas数据框中包含值的行的最快方法是什么？
[英]What is the fastest way to select rows that contain a value in a Pandas dataframe?
创建大熊猫数据框的最快/计算效率最高的方法，其中的列填充有几百万行的随机字符串？
[英]Fastest/most computationally efficient way to create a pandas dataframe where columns are filled with random strings, for several million rows?
Select 来自 dataframe 的行，其中列值是字符串列表
[英]Select rows from dataframe where column values are lists of strings
Pandas 数据框选择列表列包含任何字符串列表的行
[英]Pandas dataframe select rows where a list-column contains any of a list of strings
在 Pandas 中选择行，其中一列中的值是另一列中值的子字符串
[英]Select rows in pandas where value in one column is a substring of value in another column
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