Pandas筛选(~isin)不起作用

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，常用于Python编程语言中。它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在Pandas中，筛选数据通常使用布尔索引来实现。而在筛选过程中，如果使用了~isin操作符却没有得到预期的结果，可能是由于以下几个原因：

数据类型不匹配：~isin操作符通常用于判断某一列中的值是否在给定的列表中，如果数据类型不匹配，可能会导致筛选不起作用。在使用~isin操作符之前，需要确保待筛选的列和给定的列表具有相同的数据类型。
列名错误：筛选操作中，如果使用了错误的列名，也会导致筛选不起作用。在使用~isin操作符之前，需要确保所使用的列名是正确的。
数据缺失：如果待筛选的列中存在缺失值（NaN），那么~isin操作符可能无法正常工作。在筛选之前，可以使用dropna()函数将缺失值删除或者使用fillna()函数将缺失值填充。
数据格式问题：在某些情况下，数据中可能存在空格、特殊字符或者大小写不一致等问题，这些问题可能导致~isin操作符无法正确匹配。在筛选之前，可以使用字符串处理函数（如strip()、lower()等）对数据进行清洗和格式化。