如何在pandas中使用一个命令删除具有不同标签的多行数据？

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如何在pandas中使用一个命令删除具有不同标签的多行数据？

我有一个类似下面的pandas数据框，我想要删除几个标签。

以下两种方法可以正常工作：

df = df[df['label'] != 'A']

或者：

df = df[(df['label'] != 'A') & (df['label'] != 'B')]

然而，我有很多要删除的标签，所以我正在寻找一个可以像这样工作的命令：

df = df[df['label'] != ['A','B']]

但是这个方法不起作用。

如何一次删除或选择不同标签的多行数据？我最近才开始使用pandas，但找不到解决这个问题的答案。

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在处理数据时，有时候我们需要从DataFrame中删除具有不同标签的多行。下面是一个使用pandas库的DataFrame对象的示例代码：

import numpy as np
df = df[np.logical_not(df['label'].isin(['A','B']))]

或者可以使用以下代码：

df = df[- df['label'].isin(['A', 'B'])]

这个问题的出现是由于在处理数据时，我们希望能够一次性删除具有不同标签的多行。这种需求可能是因为我们需要清洗数据，或者仅仅是为了简化数据集。

为了解决这个问题，我们可以使用pandas库的DataFrame对象的`isin()`方法，它可以判断某一列是否包含指定的标签。上述代码中，我们使用`df['label'].isin(['A','B'])`来判断'label'列中是否包含'A'或者'B'这两个标签。然后，我们使用`np.logical_not()`函数来取反，即返回不包含这两个标签的行。最后，我们将这些行重新赋值给原始的DataFrame对象df，即完成了多行删除的操作。

此外，我们还可以使用`-`运算符来实现同样的效果。具体来说，`df['label'].isin(['A', 'B'])`会返回一个布尔类型的Series对象，其中包含了每一行是否包含'A'或者'B'这两个标签的信息。然后，我们使用`-`运算符对这个Series对象取反，得到了一个新的布尔类型的Series对象，其中包含了每一行是否不包含'A'或者'B'这两个标签的信息。最后，我们将这个新的Series对象重新赋值给原始的DataFrame对象df，即完成了多行删除的操作。

以上就是如何使用一条命令来删除具有不同标签的多行的解决方法。通过使用pandas库的`isin()`方法和`np.logical_not()`函数或者使用`-`运算符，我们可以轻松地实现这个功能。这些方法可以大大简化数据处理的过程，提高我们的工作效率。如果您想了解更多相关信息，可以参考这个Stack Overflow的帖子。

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