PythonPandas：如何将字符串列表与 DataFrame 列匹配

使用Python和Pandas处理数据是数据科学家和分析师的常见任务之一。在数据处理过程中，经常需要将字符串列表与DataFrame列进行匹配，以便根据特定的条件对数据进行筛选、过滤或者转换。在本文中，我们将探讨如何使用Python和Pandas来实现这一目标，并提供一些实际案例代码来帮助读者更好地理解。

python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Mike'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建一个字符串列表
cities = ['Paris', 'London']
# 使用isin()函数进行匹配
filtered_df = df[df['City'].isin(cities)]
# 打印筛选后的DataFrame
print(filtered_df)

   Name  Age    City
1  Nick   25   Paris
2  John   30  London

python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Mike'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建一个字符串列表
target_cities = ['Paris', 'London']
# 使用isin()函数进行匹配，并创建新的列
df['Target City'] = df['City'].isin(target_cities)
# 打印添加新列后的DataFrame
print(df)

   Name  Age      City  Target City
0   Tom   20  New York        False
1  Nick   25     Paris         True
2  John   30    London         True
3  Mike   35     Tokyo        False