python – Pandas isin有多列

我想选择数据框中包含列表中定义的值的所有行.

我有两种方法都不能按预期/需要工作.

我的数据框看起来像这样:

Timestamp DEVICE READING VALUE
1 | DEV1 | READ1 | randomvalue
2 | DEV1 | READ2 | randomvalue
3 | DEV2 | READ1 | randomvalue
4 | DEV2 | READ2 | randomvalue
5 | DEV3 | READ1 | randomvalue

我有以下列表(ls):

[[DEV1, READ1], [DEV1, READ2], [DEV2,READ1]]

在这种情况下,我想删除第4行和第5行:

我的第一个方法是:

df = df[(df['DEVICE']. isin([ls[i][0] for i in range(len(ls))])) &
        (df['READING'].isin([ls[k][1] for k in range(len(ls))]))]

这个问题很明显,它不会删除第4行,因为DEV2有READING READ2,但它应该删除它.

我的第二种方法是:

df = df[(df[['DEVICE','READING']].isin({'DEVICE':  [ls[i][0] for i in range(len(ls))],
                                        'READING': [ls[i][1] for i in range(len(ls))] }))]

这个选择正确的行但不删除其他行.相反,它将每个其他单元格设置为NaN,包括我想要保留的VALUE ROW.并且它不会累积,因此第4行看起来像4 | DEV2 | NaN | NaN

解决这个问题最简单或最好的方法是什么?
你能帮助我吗?

〜费边

最佳答案 您可以将列表转换为元组列表.将数据框中的所需列转换为元组并使用isin

l = [['DEV1', 'READ1'], ['DEV1', 'READ2'], ['DEV2','READ1']]
l = [tuple(i) for i in l]
df[df[['DEVICE', 'READING']].apply(tuple, axis = 1).isin(l)]

你得到

    Timestamp   DEVICE  READING VALUE
0   1   DEV1    READ1   randomvalue
1   2   DEV1    READ2   randomvalue
2   3   DEV2    READ1   randomvalue
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