使用字母数字列表中的 .loc 和 asin 过滤 DataFrame
我正在尝试使用包含字母数字值的列表来过滤数据框。下面是一个示例数据框：
| A | B |
|---|---|
| D0102 | 52 |
| Patient | 150 |
| D5175 | 71 |
| DaysWorked | 12 |
我创建了一个名为“codes”的列表：
codes = ['D0102', 'D5175']
我使用的代码如下所示，数据框没有提取任何内容：
new_df= df.loc[df['A'].isin(codes)]
所需的输出我要显示的数据框是这样的：
| A | B |
|---|---|
| D0102 | 52 |
| D5175 | 71 |
当我将名为“codes”的列表更改为：
codes = ['Patients', 'DaysWorked']
I使用同一行代码：
new_df= df.loc[df['A'].isin(codes)]
新数据框提取了正确的数据：
| A | B |
|---|---|
| 患者 | 150 |
| DaysWorked | 12 |
I am trying to filter a dataframe using a list with alphanumerical values. Here is a sample dataframe below:
| A | B |
|---|---|
| D0102 | 52 |
| Patients | 150 |
| D5175 | 71 |
| DaysWorked | 12 |
I created a list named "codes" to:
codes = ['D0102', 'D5175']
The code I used is shown below and the dataframe didn't pull up anything:
new_df= df.loc[df['A'].isin(codes)]
The desired output dataframe that I want to display is this:
| A | B |
|---|---|
| D0102 | 52 |
| D5175 | 71 |
When I changed the list named "codes" to:
codes = ['Patients', 'DaysWorked']
I used the same line of code:
new_df= df.loc[df['A'].isin(codes)]
The new dataframe pulled the correct data:
| A | B |
|---|---|
| Patients | 150 |
| DaysWorked | 12 |
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评论（1）
df的A列中很可能存在一些不需要的空格。你可能想这样做：There's a good chance that the column
Aof yourdfmight have someunwanted whitespacesin it. You might wanna do this: