エラーは、採用のコードに続い

Question

'はリストのようなオブジェクトがISIN（）に渡すことが許可されている、あなたは[INT]を渡さただ例示の目的のために使用されます。

data = {'name': ['Jason', 'Molly', 'Tina', 'Jake', 'Amy'], 
    'year': [2012, 2012, 2013, 2014, 2014], 
    'reports': [4, 24, 31, 2, 3]} 

df = pd.DataFrame(data, index = ['Cochice', 'Pima', 'Santa Cruz', 'Maricopa', 'Yuma'])

df = pd.DataFrame(data, index = ['Cochice', 'Pima', 'Santa Cruz', 'Maricopa', 'Yuma'])

value_list = ['Tina', 'Molly', 'Jason']

df[df.name.isin(value_list)] 

ここで、リスト（すなわち、value_list）が渡されたことがわかる。リストを渡したいだけでなく、整数（つまり、レポート列の24行に対応する行を検索する）を渡したい場合は、理想的な方法があります。私はこれを実行しようとしましたが、それは実際に動作しません：

df[df.reports.isin(24)] 

エラーがのように来る：リストだけのようなオブジェクトがISIN（）に渡すことが許可されている、あなたは[INT]を通過しました。

また、どのように私は、レポート24に対して対応する '名前' を見つけることができる、（すなわち、モリー）

Answer 1

ジャストブール - インデックスを使用：あなたは単一で.isinを使用することができ

>>> df 
      name reports year 
Cochice  Jason  4 2012 
Pima  Molly  24 2012 
Santa Cruz Tina  31 2013 
Maricopa  Jake  2 2014 
Yuma   Amy  3 2014 
>>> df[df.reports == 24] 
     name reports year 
Pima Molly  24 2012 

を要素リスト：

>>> df[df.reports.isin([24])] 
     name reports year 
Pima Molly  24 2012 

しかし、boolean-indexingオプションは通常表示されるオプションです。

あなたは大データフレーム（10,000行の上に、のは言わせて）、より複雑なブール式を持っている場合、あなたはdf.queryで効率的にこれを行うことができます。

>>> df.query("reports==24 or name == 'Jason'") 
      name reports year 
Cochice Jason  4 2012 
Pima  Molly  24 2012 

そして、これが速くなります使用可能なエンジンがnumexprの場合はメモリ効率が向上します。