[Python] Pandasを使い、リストで検索条件を作ってデータを抽出したい

作業状況

Python3ヶ月目の初心者です。pandasは1週間目です。
Pandasを使ってデータベースから複数の条件（アクション発生時刻＋アクション発生場所）
を限定したデータを書き出そうとしています。

アクション発生場所は300箇所程度あり、
Q-72、H-34、J-127・・・といったアルファベット＋数字でIDが振られています。
A列にアクション発生時刻、B列にアクション発生場所が記載されたデータです。12ヶ月分あります。

ここから、データを特定の10箇所に限定して、発生回数をカウントしたリストを作るのが目標です。
今、特定10箇所の検索方法について悩んでいます。

###検索条件をすっきり書きたい

10箇所の検索条件の記述方法を知りたいです。
できれば後で変更しやすいように、たとえば別にリストやファイルを用意して、
そこから読み込んでくれるような方法がないかと検索していますが、まだ見つかりません。

データベース（サンプル）

【発生時刻(時)】【場所ID】
0 H-442
0 A-641
1 A-107
1 H-570
1 I-002
3 B-008
4 H-343
4 H-333
4 H-014
5 E-200
・・・

該当のソースコード

python
1
2import pandas as pd
3import glob
4
5#DATAフォルダ内のエクセルファイルをpandasに統合
6files=glob.glob('DATA/*.xlsx')
7list = []
8for file in files:
9    list.append(pd.read_excel(file))
10df = pd.concat(list)
11
12#発生時刻1時～3時で、特定の場所だけを検索
13df_and=df[(df["【発生時刻(時)】"]>=1)&(df["【発生時刻(時)】"]>=3)&((df["【場所ID】"]=="H-442")|(df["【場所ID】"]=="A-721")|(df["【場所ID】"]=="S-50")|(df["【場所ID】"]=="E-001")|(df["【場所ID】"]=="Q-009"))]
14print(df_and)
15

試したこと

上述の様に、ひたすら｜でつなげていくしか思いつきませんでした。
あとで変更がしにくいので、リストか、なにか別の形で検索条件をひっぱってこれるのが理想です。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

isin を使うと良いかと思います

places = ("H-442", "A-721", "S-50", "E-001", "Q-009")

df_and = df[(df["【発生時刻(時)】"]>=1)&(df["【発生時刻(時)】"]<=3)&(df["【場所ID】"].isin(places))]

ちなみにですが、発生時刻の範囲を between を使って指定することができます。both というのは両端の値を含むという意味です(1 <= hour <= 3)。

python
1hour_range = (1, 3)
2places = ("H-442", "A-721", "S-50", "E-001", "Q-009")
3
4df_and = df[(df["【発生時刻(時)】"].between(*hour_range, 'both'))&(df["【場所ID】"] in places)]