Python - 与 __contains__ 相反

Question

一般性问题

我想知道是否存在与 __contains__ 相反的 Python(即类似 __notcontains__ 的东西)。

我的例子

我需要它用于以下代码:

df_1 = df[(df.id1 != id1_array) | (df.id2.apply(id2_array.__contains__)]
df_2 = df[(df.id1 == id1_array) & (df.id2.apply(id2_array.__notcontains__)]

换句话说，在 df1 中，我只想要 id1 不在 id1_array1 或 id2 在 id2_array 中，而对于 df2 我只想观察 id1 在 id1_array 和 id2 不在 id2_array.

谁能帮帮我？提前致谢!

Answer 1

要回答如何在纯 pandas 中执行此操作，您可以使用 isin并使用否定运算符 ~ 反转 bool 系列:

df_1 = df[(df.id1 != id1_array) | (df.id2.isin(id2_array)]
df_2 = df[(df.id1 == id1_array) & (~df.id2.isin(id2_array)]

这比在更大的数据集上使用 apply 更快，因为 isin 是矢量化的

当使用比较运算符，例如 == 和 != 这将返回 True/False，其中数组值相同/不同在同一个位置。如果您只是测试成员资格，即数组中是否存在值列表​​，然后使用 isin 这也将返回一个 bool 系列，其中找到匹配项，使用 反转数组~ 。

同样作为一般规则，避免使用 apply 除非不可能，原因是 apply 只是执行 for 的语法糖> 在 df 上循环，这不是矢量化的。如果您足够努力，通常有一些方法可以在不使用 apply 的情况下获得相同的结果。