pandas isinで指定項目のみの抽出方法に関して

前提・実現したいこと

MacでVSCode(Python3)を利用しています。
isinを利用して、指定(下記only_train_honorific)項目以外を抽出したいのですが、全ての項目が入ったデータで抽出されてしまいます。(発生している問題・エラーメッセージの「honorific」項目参照)
上記、、原因がお分かりの方が入れば、ご教示いただけますと幸いです。

発生している問題・エラーメッセージ

#print結果
     PassengerId  Survived  Pclass  ... Cabin Embarked  honorific
0              1         0       3  ...   NaN        S         Mr
1              2         1       1  ...   C85        C        Mrs
2              3         1       3  ...   NaN        S       Miss
3              4         1       1  ...  C123        S        Mrs
4              5         0       3  ...   NaN        S         Mr
..           ...       ...     ...  ...   ...      ...        ...
886          887         0       2  ...   NaN        S        Rev
887          888         1       1  ...   B42        S       Miss
888          889         0       3  ...   NaN        S       Miss
889          890         1       1  ...  C148        C         Mr

#titanic_train[honorific]に含まれる全項目                  
 Capt         
 Col          
 Don         
 Dr           
 Jonkheer    
 Lady         
 Major        
 Master      
 Miss        
 Mlle          
 Mme      
 Mr         
 Mrs       
 Ms         
 Rev         
 Sir         
 the Countess 

該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy as np

only_train_honorific=["Capt","Don","Jonkheer","Lady","Major","Mlle","Mme","Sir","the Countess"]
train_omit1=titanic_train[~titanic_train["honorific"].isin(only_train_honorific)].reset_index(drop=True)
print(train_omit1)

追記

import pandas as pd

#train.csvはタイタニック提供のデータをそのまま利用しています。
titanic_train=pd.read_csv("train.csv")

only_train_honorific=["Capt","Don","Jonkheer","Lady","Major","Mlle","Mme","Sir","the Countess",]
titanic_train["honorific"]=titanic_train["Name"].map(lambda x: x.split(",")[1].split(".")[0])
train_omit1=titanic_train[~titanic_train["honorific"].isin(only_train_honorific)].reset_index(drop=True)
print(titanic_train["honorific"].value_counts())
print(train_omit1["honorific"].value_counts())

#print結果
 Mr              517
 Miss            182
 Mrs             125
 Master           40
 Dr                7
 Rev               6
 Col               2
 Mlle              2
 Major             2
 Jonkheer          1
 Ms                1
 Don               1
 Sir               1
 Lady              1
 Capt              1
 the Countess      1
 Mme               1
Name: honorific, dtype: int64
 Mr              517
 Miss            182
 Mrs             125
 Master           40
 Dr                7
 Rev               6
 Col               2
 Mlle              2
 Major             2
 Jonkheer          1
 Ms                1
 Don               1
 Sir               1
 Lady              1
 Capt              1
 the Countess      1
 Mme               1
Name: honorific, dtype: int64