在Pandas上，如何基于一列删除多行

Question

我是Pandas的新手，我正尝试从Column country删除包含相应国家（阿尔巴尼亚，乌兹别克斯坦，巴西）的所有行。 但是，我想出的方法是一个接一个地完成，如下所示：

indexCountry = df[df['country'] == 'Albania'].index
df.drop(indexCountry, inplace = True)

indexCountry = df[df['country'] == 'Uzbekistan'].index
df.drop(indexCountry, inplace = True)

indexCountry = df[df['country'] == 'Brazil'].index
df.drop(indexCountry, inplace = True)

有没有一种方法可以在一个代码行中做到这一点，而不必为每个国家/地区做一个？

Answer 1

您可以像这样进行过滤：

df = df[~df["country"].isin(["Alabania", "Uzbekistan", "Brazil"])]

~是其后跟的否定。

Answer 2

尝试：

list_of_countries = ['Albania',  'Uzbekistan', 'Brazil']
indexCountry = df[df['country'].isin(list_of_countries)].index 
df.drop(indexCountry, inplace = True)

or just:
list_of_countries = ['Albania',  'Uzbekistan', 'Brazil']
df[~df["country"].isin(list_of_countries)]

Answer 3

您还可以使用以下命令：

df = df[~df.country.str.contains('|'.join(["Albania","Uzbekistan","Brazil"]))]