isin()重新认识
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x是一个series，x.isin(y)返回的是个bool series，长度和x一样。
要从df中筛选出MisconceptionAId MisconceptionBId MisconceptionCId MisconceptionDId 同时包含在这个列表中的数据，也就是说，如果MisconceptionAId MisconceptionBId MisconceptionCId MisconceptionDId中有任意一个数不包含在misconception列表中，就剔除掉。非常优雅的实现：
misconception_columns = ['MisconceptionAId', 'MisconceptionBId',
'MisconceptionCId', 'MisconceptionDId']
misconception_list = mis_competition['MisconceptionId']
# 创建一个布尔掩码，检查每一行的所有Misconception列是否都在列表中或为NaN
mask = train_systhetic[misconception_columns].apply(
lambda x:
x.isin(misconception_list) | x.isna()
).all(axis=1)
filtered_df = train_systhetic[mask]
已使用 OneNote 创建。