选择数据

Question

假设我有以下数据框

df = DataFrame({'vals': [1, 2, 3, 4], 
       'ids': ['a', 'b', 'a', 'n']}) 

我要选择所有在列表中的行

[ (1,a), (3,f) ] 

我一直在使用boolean indexing喜欢尝试所以

to_search = { 'vals' : [1,3], 
      'ids' : ['a', 'f'] 
      } 

df.isin(to_search) 

我期望只有第一行匹配，但我得到的第一和第三行

 ids vals 
0 True True 
1 True False 
2 True True 
3 False False 

有没有什么办法可以准确地匹配特定索引的值而不是匹配任何值？

Answer 1

您可能会为要匹配什么DataFrame，然后merge它：

In [32]: df2 = DataFrame([[1,'a'],[3,'f']], columns=['vals', 'ids']) 

In [33]: df.merge(df2) 
Out[33]: 
    ids vals 
0 a  1