

In [1]:

    
import pandas as pd



In [3]:

    
df = pd.DataFrame({'A':[1,10,1,23], 
                 'B':[20, 4, 5, 7],
                 'C':[3,5,8,18]})



In [4]:

    
df

isin 사용



In [16]:

    
df



In [8]:

    
filter_list_a = [1]
filter_list_b = [20, 5]
filter_list_c = [3, 8]



In [10]:

    
df[df['A'].isin(filter_list_a) & df['B'].isin(filter_list_b) & df['C'].isin(filter_list_c)]

isin을 한번에 하고 sum



In [43]:

    
df



In [42]:

    
df[df[['A', 'B', 'C']].isin([1,20,3,5,8]).sum(axis=1) == len(df.columns)]



In [44]:

    
# 필요한 값들이 있는지 T/F로 나뉨
df[['A', 'B', 'C']].isin([1,20,3,5,8])









    Out[44]:







  
    
      
      A
      B
      C
    
  
  
    
      0
      True
      True
      True
    
    
      1
      False
      False
      True
    
    
      2
      True
      True
      True
    
    
      3
      False
      False
      False



In [45]:

    
# axis=1로 합침
df[['A', 'B', 'C']].isin([1,20,3,5,8]).sum(axis=1)









    Out[45]:





0    3
1    1
2    3
3    0
dtype: int64



In [46]:

    
# axis=1로 합쳐서 column 개수만큼이라면 모든 조건을 만족
df[['A', 'B', 'C']].isin([1,20,3,5,8]).sum(axis=1) == len(df.columns)









    Out[46]:





0     True
1    False
2     True
3    False
dtype: bool

Mask 만들기

이거 근데 처음 한거랑 같아서 패스



In [12]:

    
def make_mask(column_name, filter_list):
    mask = df[column_name].isin(filter_list)
    return mask



In [47]:

    
df[['A', 'B', 'C']].isin([1,20,3,5,8]).all()









    Out[47]:





A    False
B    False
C    False
dtype: bool



In [17]:

    
df[make_mask('A', filter_list_a)][make_mask('B', filter_list_b)][make_mask('C', filter_list_c)]









    



/usr/local/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index.
  """Entry point for launching an IPython kernel.






    Out[17]:







  
    
      
      A
      B
      C
    
  
  
    
      0
      1
      20
      3
    
    
      2
      1
      5
      8

isin에서 all로 합치기



In [51]:

    
df[df.isin([1,20,3,1,5,8]).all(axis=1)]



In [52]:

    
df.isin([1,20,3,1,5,8]).all(axis=1)









    Out[52]:





0     True
1    False
2     True
3    False
dtype: bool