使用pandas.DataFrame.isin方法删除含指定值行未达预期

你当前的代码之所以没删除行，反而把不匹配的单元格换成NaN，是因为直接用df[df.isin([0,2])]是按单元格筛选，而不是按行筛选。布尔DataFrame作为索引时，只会保留对应单元格为True的值，False的单元格就变成NaN，不会删除整行。

要实现删除至少包含一个[0,2]中值的行，需要先判断每行是否存在匹配值，再筛选出完全不匹配的行：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'num_legs': [2, 4], 'num_wings': [2, 0]}, index=['falcon', 'dog'])
print("原DataFrame：")
print(df)

# 先判断每行是否有元素在[0,2]中，取反后筛选行
filtered_df = df[~df.isin([0, 2]).any(axis=1)]
print("\n删除含0或2的行后：")
print(filtered_df)

代码解释： #

• df.isin([0,2])：生成和原DataFrame形状相同的布尔表，每个单元格标记是否等于0或2
• .any(axis=1)：按行判断，只要该行有一个True（即存在目标值），就返回True
• ~：对布尔结果取反，得到“该行完全没有0或2”的行索引
• 用这个索引筛选原DataFrame，就得到了删除目标行后的结果

你的示例中两行都包含0或2，所以最终结果会是一个空的DataFrame。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者FluidMechanics Potential Flows