本文详细介绍了Pandas库中的isin函数使用方法，包括如何利用该函数进行数据筛选，实现布尔索引操作，以及如何结合具体示例进行数据处理。通过随机生成数据集并增加列的方式，展示了isin函数在实际数据操作中的应用。
.isin是pandas中DataFrame的布尔索引，可以用满足布尔条件的列值来过滤数据。用法如下。
1、随机生成一个5行4列的数据
import pandas as pd
df=pd.DataFrame(np.random.randn(5,4),columns=['A','B','C','D'])
print(df)
2、布尔索引据举例
print(df.A>0)
print(df[df.A>0])
3、给原数据增加一列
df['E]=['a','a','c','b','e']
print(df)
4、isin示例
print(df[df.E.isin(['a','c'])])
5、isin取反示例
print(df[~df.E.isin(['a','c'])])
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