使用for语句从dataframe追加列表

Question

在学校学习Python。在一个项目中工作，我想从一个数据帧中删除特定的行，并将其转换为另一个数据帧。我有一个372个动物的列表，如果它们的名字出现在数据帧中(它有1288行，每行是不同的动物)，我想删除该行。因此，我找到了一个删除行的解决方案：

ess_aza = []

for i in aza_names:
    if True:
        ess_aza.append(ess_clean.loc[ess_clean['scientific_name'] == i])
    else:
        return

打印出来的列表是这样的：

[Empty DataFrame
Columns: [common_name, scientific_name, status]
Index: [],   common_name      scientific_name      status
0       Addax  Addax nasomaculatus  Endangered, Empty DataFrame
Columns: [common_name, scientific_name, status]
Index: [],           common_name     scientific_name      status
1  Alligator, Chinese  Alligator sinensis  Endangered,      common_name         scientific_name      status
1  Anoa, lowland  Bubalus depressicornis  Endangered, Empty DataFrame
Columns: [common_name, scientific_name, status]
Index: [], Empty DataFrame
Columns: [common_name, scientific_name, status]
Index: [], Empty DataFrame
Columns: [common_name, scientific_name, status]
Index: [], ,....

我对Python的了解还不够多，不知道为什么它会给我这样的输出。据我所知，它从所有1288行返回数据，并为与列表不匹配的所有行返回“Empty DataFrame Columns: common_name，scientific_name，status Index：[]”。

我如何才能阻止这种情况的发生，并只追加一个包含我需要的行的列表呢？(或者更好的做法是只使用我需要的行创建一个新的数据帧。这就是最终目标。)

Answer 1

如果您有要排除的行列表，请尝试执行以下操作：

clean_df = df[~df['scientific_name'].isin(excludeRows)]

要获取排除行的df，请执行以下操作

clean_df = df[df['scientific_name'].isin(excludeRows)]

clean_df是新的df，df是旧的df，excludeRows是要排除的行值。