[解決済み] PandasのデータフレームをSQLのように'in'と'not in'でフィルタリングする方法

質問

どうすればSQLの IN と NOT IN ?

必要な値が入ったリストがあります。 以下はそのシナリオです。

df = pd.DataFrame({'country': ['US', 'UK', 'Germany', 'China']})
countries_to_keep = ['UK', 'China']

# pseudo-code:
df[df['country'] not in countries_to_keep]

私の現在のやり方は次のようなものです。

df = pd.DataFrame({'country': ['US', 'UK', 'Germany', 'China']})
df2 = pd.DataFrame({'country': ['UK', 'China'], 'matched': True})

# IN
df.merge(df2, how='inner', on='country')

# NOT IN
not_in = df.merge(df2, how='left', on='country')
not_in = not_in[pd.isnull(not_in['matched'])]

でも、これってひどいクドさだと思うんです。誰か改良してくれないかな？

解決方法は？

を使用することができます。 pd.Series.isin .

"IN"の場合は使用します。 something.isin(somewhere)

または、"NOT IN"の場合。 ~something.isin(somewhere)

作業例として

import pandas as pd

>>> df
  country
0        US
1        UK
2   Germany
3     China
>>> countries_to_keep
['UK', 'China']
>>> df.country.isin(countries_to_keep)
0    False
1     True
2    False
3     True
Name: country, dtype: bool
>>> df[df.country.isin(countries_to_keep)]
  country
1        UK
3     China
>>> df[~df.country.isin(countries_to_keep)]
  country
0        US
2   Germany