Python/Pandas: Drop (不是filter!)字符串上数据框中的行与列表中的行匹配

在Python中，Pandas是一个强大的数据分析库，而DataFrame是Pandas中最常用的数据结构之一。DataFrame是一个二维的表格型数据结构，可以存储不同类型的数据，并且可以对数据进行操作和分析。

在Pandas中，可以使用drop()函数来删除DataFrame中的行或列。与filter()函数不同，drop()函数是通过指定要删除的行或列的标签来实现的。

要删除DataFrame中与列表中的行匹配的行，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义要删除的行的列表
rows_to_drop = ['Bob', 'David']

# 使用drop()函数删除匹配的行
df = df[~df['Name'].isin(rows_to_drop)]

print(df)

输出结果为：

      Name  Age      City
0    Alice   25  New York
2  Charlie   35    London

在上述代码中，首先创建了一个示例的DataFrame。然后，定义了一个要删除的行的列表rows_to_drop，其中包含了要删除的行的标签。接下来，使用~df['Name'].isin(rows_to_drop)来创建一个布尔索引，表示不在rows_to_drop列表中的行。最后，将这个布尔索引应用于DataFrame中，即可删除匹配的行。

需要注意的是，~符号表示取反操作，isin()函数用于检查某个元素是否在给定的列表中。

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