如何根据列表移除DataFrame中指定句子编号的相关数据

我有如下DataFrame：

dataframe = {
    'Sentence #': [1,1,1,2,2,2,3,3],
    'Word': ['a','b','c','a','b','c','a','b'],
    'POS': ['NNS', 'RB', 'CD','NNS', 'RB', 'CD','NNS', 'RB'],
    'Tag': ['B-PRO', 'I-DR', 'O', 'B-PRO', 'I-DR', 'O', 'B-PRO', 'I-DR']
}

希望根据移除列表 remove_list = [1,3]，删除DataFrame中所有与这些句子编号相关的sentence-word-pos-tag数据，预期得到如下结果：

'Sentence #': [2,2,2],
'Word': ['a','b','c'],
'POS': ['NNS', 'RB', 'CD'],
'Tag': ['B-PRO', 'I-DR', 'O']

先把字典转成pandas DataFrame，再通过布尔索引筛选出不在移除列表中的句子数据即可：

import pandas as pd

# 原始数据
dataframe = {
    'Sentence #': [1,1,1,2,2,2,3,3],
    'Word': ['a','b','c','a','b','c','a','b'],
    'POS': ['NNS', 'RB', 'CD','NNS', 'RB', 'CD','NNS', 'RB'],
    'Tag': ['B-PRO', 'I-DR', 'O', 'B-PRO', 'I-DR', 'O', 'B-PRO', 'I-DR']
}

# 转为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(dataframe)

# 移除列表
remove_list = [1,3]

# 筛选目标数据
filtered_df = df[~df['Sentence #'].isin(remove_list)]

执行后得到的filtered_df就是符合要求的结果，打印输出为：

Sentence # Word  POS     Tag
3           2    a  NNS  B-PRO
4           2    b   RB   I-DR
5           2    c   CD      O

如果需要转回字典格式，执行以下代码：

filtered_dict = filtered_df.to_dict('list')
print(filtered_dict)

输出结果与预期完全一致：

{'Sentence #': [2, 2, 2], 'Word': ['a', 'b', 'c'], 'POS': ['NNS', 'RB', 'CD'], 'Tag': ['B-PRO', 'I-DR', 'O']}

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