多条件过滤Pandas DataFrame：保留含指定列表单个元素的行

问题背景 #

现有Pandas DataFrame，需过滤掉两类行：

1. 未包含目标列表中任何元素的行
2. 包含目标列表中多个元素的行
   仅保留恰好包含目标列表一个元素的行

修正后的DataFrame与目标列表 #

先修正原代码的语法错误，构造可用的数据结构：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Name': ['John', 'Mark', 'Kevin', 'Ron', 'Amira'],
    'ID': [110, 111, 112, 113, 114],
    'Job title': ['xox','xoy','xoz','yow','uyt'],
    'Manager': ['River', 'Trevor', 'John', 'Lydia', 'Connor'],
    'M2': ['Shaun', 'Mary', 'Ronald', 'Cary', 'Miranda'],
    'M3': ['Clavis', 'Sharon', 'Randall', 'Mark', 'Doug'],
    'M4': ['Pat', 'Karen', 'Brad', 'Chad', 'Anita'],
    'M5': ['Ty', 'Jared', 'Bill', 'William', 'Bob'],
    'Location': ['US', 'US', 'JP', 'CN', 'JA']
})

target_list = ['River', 'Pat', 'Brad', 'William', 'Clogah']

过滤实现代码 #

通过统计每行匹配目标列表的元素数量，筛选出数量为1的行：

# 计算每行中属于目标列表的元素个数
match_count = df.isin(target_list).sum(axis=1)

# 筛选仅含1个目标元素的行
filtered_df = df[match_count == 1]

过滤结果 #

执行后得到的filtered_df为：

Name   ID Job title Manager      M2      M3    M4     M5 Location
2  Kevin  112       xoz    John  Ronald  Randall  Brad   Bill       JP
3    Ron  113       yow   Lydia    Cary     Mark  Chad  William       CN

代码说明 #

• df.isin(target_list)：生成布尔矩阵，标记每个元素是否属于目标列表
• .sum(axis=1)：按行求和，得到每行匹配目标元素的总个数
• df[match_count == 1]：通过布尔索引，仅保留恰好匹配1个目标元素的行

内容的提问来源于stack exchange，提问作者achi00