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Pandas,使用~.isin从列中排除值:类型错误

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,它提供了丰富的数据结构和数据分析函数,可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在Pandas中,可以使用.isin方法从列中排除特定的值。然而,当使用.isin方法时,如果传入的参数类型不正确,就会出现类型错误。

为了解决这个问题,我们需要确保传入的参数是一个可迭代的对象,例如列表或数组。这样,Pandas就可以将这个可迭代对象中的值与列中的值进行比较,并将匹配的行排除掉。

下面是一个示例代码,演示了如何使用.isin方法从列中排除特定的值:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)

# 从列中排除特定的值
excluded_values = ['b', 'd']
filtered_df = df[~df['B'].isin(excluded_values)]

print(filtered_df)

输出结果为:

代码语言:txt
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   A  B
0  1  a
2  3  c
4  5  e

在这个示例中,我们创建了一个包含两列的DataFrame,然后使用.isin方法从'B'列中排除了值为'b'和'd'的行,最后打印出了过滤后的DataFrame。

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