python - 按列对 pandas 数据框进行切片，显示除提供的列之外的所有内容

Question

我有一个数据框(df)，如下所示

category | amount | freq
green         10     1
blue          5      2
orange        7      3
purple        5      4

我只想选择“频率”和“金额”列，以及除紫色行之外的所有行

我知道我可以使用 df.ix 来选择这样的列

df.ix[['green','blue','orange'],['freq','amount']]

但是，如何获取类别列中的唯一值，并选择非紫色的列？

df.set_index(['category'])

更新

请参阅 Roman Pekar 的解决方案，以过滤掉您不需要的行。

对于多行，创建一个系列或一个列表(即 account_group)并像这样引用它。

names = sorted_data[sorted_data.account.isin(account_group)]

这样完成后，名称就是一个数据框。

然而，这是类似但不正确的语法，这将返回一个系列。

names = sorted_data['account'].isin(account_group)

Answer 1

>>> df
  category  amount  freq
0    green      10     1
1     blue       5     2
2   orange       7     3
3   purple       5     4

>>> df[df['category'] != 'purple'][['amount','freq']]
   amount  freq
0      10     1
1       5     2
2       7     3

更新不确定我是否正确理解OP，但他也想通过减去列表来实现:第一个列表是数据帧中的所有行，第二个列表是紫色，第三个是列表一减去列表二，即绿色、蓝色、橙色。因此还有另一个解决方案:

>>> l1
['green', 'blue', 'orange', 'purple']
>>> l2
['purple']
>>> l3 = [x for x in l1 if x not in l2]
>>> l3
['green', 'blue', 'orange']
>>> df[df['category'].isin(l3)][['amount','freq']]
   amount  freq
0      10     1
1       5     2
2       7     3