有效选择与Pandas DataFrame中的几个值之一匹配的行

Question

问题

在Pandas DataFrame中给定数据，如下所示：

Name     Amount
---------------
Alice       100
Bob          50
Charlie     200
Alice        30
Charlie      10

我想选择所有Name是集合中几个值之一的行{Alice, Bob}

Name     Amount
---------------
Alice       100
Bob          50
Alice        30

题

在Pandas中执行此操作的有效方法是什么？

我看到的选项

1. 遍历行，使用Python处理逻辑

2. 选择并合并许多语句，如下所示

   merge(df[df.name = specific_name] for specific_name in names) # something like this
   

3. 执行某种联接

这里的性能折衷是什么？一种解决方案何时比另一种更好？我缺少什么解决方案？

尽管上面的示例使用字符串，但我的实际工作是使用数百万行中10-100个整数的匹配项，因此快速的NumPy操作可能很重要。

Answer 1

您可以使用isin Series方法：

In [11]: df['Name'].isin(['Alice', 'Bob'])
Out[11]: 
0     True
1     True
2    False
3     True
4    False
Name: Name, dtype: bool

In [12]: df[df.Name.isin(['Alice', 'Bob'])]
Out[12]: 
    Name  Amount
0  Alice     100
1    Bob      50
3  Alice      30