如何通过指定数值/类别列表筛选Vaex数据集

举个例子，我有如下数据集（模拟随机数据）：

上述数据存储在vaex dataframe中。实际使用场景中可能存在多达10000个类别，而非示例中的3个。我希望通过指定的类别列表筛选vaex dataframe，预期实现逻辑类似如下代码：

filter_category_list = ['cat','dog']
df = df[df.category in filter_category_list ]

上述代码无法正常运行，仅为我预期的写法参考

我期望得到的筛选输出结果如下：

请问该如何在vaex中实现上述筛选需求？

Vaex 表达式内置isin方法专门处理这类多值匹配筛选，性能优异，哪怕筛选列表包含上万个类别也能高效运行，不会额外占用过多内存。

直接使用下面的写法即可得到预期结果：

filter_category_list = ['cat', 'dog']
df_filtered = df[df.category.isin(filter_category_list)]

如果需要做反向筛选（保留不在目标列表内的类别），在判断条件前加~取反即可：

df_exclude = df[~df.category.isin(filter_category_list)]

注意：不要直接使用Python原生的in关键字编写筛选条件，Vaex的延迟计算表达式不支持这种原生语法，必须调用内置的isin方法才能生成正确的筛选计算逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Matan