Создайте новый dataframe, удалив значения из списка, соответствующие столбцу [duplicate]
Краткий ответ: ваш метод foo() возвращается немедленно, а вызов $ajax() выполняется асинхронно после возврата функции . Проблема заключается в том, как и где сохранить результаты, полученные при вызове async, после его возврата.
В этом потоке было задано несколько решений. Возможно, самый простой способ - передать объект методу foo() и сохранить результаты в члене этого объекта после завершения асинхронного вызова.
function foo(result) {
$.ajax({
url: '...',
success: function(response) {
result.response = response; // Store the async result
}
});
}
var result = { response: null }; // Object to hold the async result
foo(result); // Returns before the async completes
Обратите внимание, что вызов foo() ] все равно не вернут ничего полезного. Однако результат асинхронного вызова теперь будет сохранен в result.response.
5 ответов
Вы можете использовать pd.Series.isin .
Для «IN» используйте: something.isin(somewhere)
Или для «NOT IN»: ~something.isin(somewhere)
В качестве обработанного примера:
>>> df
countries
0 US
1 UK
2 Germany
3 China
>>> countries
['UK', 'China']
>>> df.countries.isin(countries)
0 False
1 True
2 False
3 True
Name: countries, dtype: bool
>>> df[df.countries.isin(countries)]
countries
1 UK
3 China
>>> df[~df.countries.isin(countries)]
countries
0 US
2 Germany
-
1– Kos 13 November 2013 в 19:15
-
2– TomAugspurger 13 November 2013 в 20:07
-
3– LondonRob 13 November 2013 в 20:41
-
4– DSM 14 November 2013 в 18:10
-
5– ifly6 18 May 2018 в 22:20
df = pd.DataFrame({'countries':['US','UK','Germany','China']})
countries = ['UK','China']
реализовать в:
df[df.countries.isin(countries)]
реализовать не так, как в странах покоя:
df[df.countries.isin([x for x in np.unique(df.countries) if x not in countries])]
Обычно я делаю общую фильтрацию по строкам следующим образом:
criterion = lambda row: row['countries'] not in countries
not_in = df[df.apply(criterion, axis=1)]
-
1– Jeff 13 November 2013 в 19:47
-
2– Kos 14 November 2013 в 09:42
Альтернативное решение, использующее метод .query () :
In [5]: df.query("countries in @countries")
Out[5]:
countries
1 UK
3 China
In [6]: df.query("countries not in @countries")
Out[6]:
countries
0 US
2 Germany
-
1– LondonRob 19 July 2017 в 14:49
Я хотел отфильтровать строки dfbc, у которых был BUSINESS_ID, который также был в BUSINESS_ID dfProfilesBusIds
. Наконец, он работал:
dfbc = dfbc[(dfbc['BUSINESS_ID'].isin(dfProfilesBusIds['BUSINESS_ID']) == False)]
-
1– cricket_007 19 July 2017 в 12:17
-
2– Malek B. 21 June 2018 в 13:33