如何用一行代码筛选DataFrame：保留指定开头Position且排除特定值

现有如下DataFrame：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['Jim', 'CF'], ['Toby', 'RW'], ['Joe', 'RWF'], ['Tom', 'RAMF'], ['John', 'RWB']], columns=['Name', 'Position'])

需要筛选出仅包含Position为'RW'、'RWF'或'RAMF'的行，要求用一行代码实现。

原实现用了两行代码：

RW = df[df['Position'].str.startswith(('RW', 'RAMF', 'RWF'), na = False)]
RW = RW[RW['Position'].str.contains('RWB')==False]

问题在于用str.startswith('RW')会误包含'RWB'，因此需要第二行排除该值，现在要合并为一行代码。

解决方案 #

这里提供几种简洁的一行代码实现方式：

方法1：精确匹配（最推荐） #

直接指定要保留的Position值列表，精确匹配完全不会出现误判：

RW = df[df['Position'].isin(['RW', 'RWF', 'RAMF'])]

方法2：合并原筛选条件 #

把原两行的筛选逻辑用逻辑与（&）拼接，注意每个条件要单独加括号：

RW = df[(df['Position'].str.startswith(('RW', 'RAMF', 'RWF'), na=False)) & (df['Position'] != 'RWB')]

方法3：正则精准匹配 #

用正则表达式限定字符串结尾，避免匹配到RWB这类相似值：

RW = df[df['Position'].str.match(r'^(RW$|RWF$|RAMF$)', na=False)]

正则里的$表示匹配到字符串末尾，确保只有完全符合的目标值会被选中。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者codemachine98