如何使用逻辑操作符简便实现多值排除的DataFrame数据筛选

你目前逐行写不等于判断的写法完全可以简化，不需要逐行堆叠条件，通过isin()方法配合逻辑取反符~就能一步完成多值排除，最终筛选效果和你现有的写法完全一致，代码参考如下：

# 预先整理需要排除的location值，后续调整规则只需要修改这个列表
exclude_locations = ['World', 'Europe', 'North America', 'European Union', 'South America', 'Asia']

# 合并所有筛选条件，一次性生成目标数据集
droppedd = dropped[
    (dropped['date'] == '2021-04-04') &
    (~dropped['location'].isin(exclude_locations))
]

相关说明 #

• 之前尝试把列表直接传入筛选条件报错的原因：!=这类比较运算符不支持直接和列表做逐元素匹配，必须通过isin()方法判断列值是否属于指定集合；在isin()判断前加~就是取反逻辑，等价于“列值不在排除列表中”，和逐行写多个!=的筛选结果没有差异。
• 多条件组合时，每个独立的判断块建议用括号包裹，避免因逻辑运算符优先级问题导致筛选结果出错。
• 后续如果要新增或移除需要排除的location值，只需要调整exclude_locations列表的内容即可，不需要逐行修改筛选代码。

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