如何从pandas的DataFrame中按指定井名提取对应数据行

场景说明 #

需要从已构造的DataFrame中筛选所有井名属于selected_wells列表的行，示例数据构造代码如下：

import pandas as pd

# 构造测试数据
data = {'Wellnames': ['Well1', 'Well2', 'Well3', 'Well4','Well5', 'Well6', 'Well7', 'Well8'], 
    'waterlevel': [20, 21, 19, 18,20, 21, 19, 18],
    'static': [10,12,14,12,9,12,18,10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 目标筛选井名列表
selected_wells = ['Well2', 'Well5']

实现方法 #

直接使用Pandas内置的isin()匹配方法即可完成筛选，核心代码如下：

filtered_df = df[df['Wellnames'].isin(selected_wells)]

运行上述代码后得到的filtered_df就是符合要求的结果，样例输出如下：

Wellnames  waterlevel  static
1     Well2          21      12
4     Well5          20       9

可选优化（针对大型DataFrame） #

• 如果处理的是超大规模数据集，可以提前将井名列转为分类类型提升筛选效率：

df['Wellnames'] = df['Wellnames'].astype('category')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者emma_kth