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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)]

pandas 像SQL一样使用WHERE IN查询条件说明

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]

pandas 像SQL一样使用WHERE IN查询条件说明

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))]

pandas 像SQL一样使用WHERE IN查询条件说明

(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。

标签:
pandas,SQL,WHERE,IN,查询条件

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。