pandas 像SQL一样使用WHERE IN查询条件说明
in
newDropList = [9,10,11,12,22,50,51,60,61]
newDB = newDB[newDB['groupId'].isin(newDropList)]
直接查询表中groupId列,值为newDropList的记录
not in
newDropList = [9,10,11,12,22,50,51,60,61]
newDB = newDB[-newDB['groupId'].isin(newDropList)]
直接加一个" - " 号即可
补充知识：pandas条件组合筛选和按范围筛选
1、从记录中选出所有fault_code列的值在fault_list= [487, 479, 500, 505]这个范围内的记录
record2=record[record['FAULT_CODE'].isin(fault_list)]
要用.isin 而不能用in,用 in以后选出来的值都是True 和False，然后报错：
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any()
2、选出所有WTGS_CODE=20004013的记录
set=20004013
record= record[record['WTGS_CODE'] == set]
3、其次，从记录中选出所有满足set条件且fault_code列的值在fault_list= [487, 479, 500, 505]这个范围内的记录
record_this_month=record[(record['WTGS_CODE']==set)&(record['FAULT_CODE'].isin(fault_list))]
（1）多个条件筛选的时候每个条件都必须加括号。
（2）判断值是否在某一个范围内进行筛选的时候需要使用DataFrame.isin()的isin()函数，而不能使用in。
以上这篇pandas 像SQL一样使用WHERE IN查询条件说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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