pandas isin

介绍

pandas是一个基于Python的数据处理和分析工具，它为数据操作提供了相当强大和灵活的功能。在数据分析中，经常需要根据某些条件对数据进行筛选和过滤。pandas提供了许多方法来满足这些需求，其中之一就是isin方法。

isin方法用于检查某个列中的值是否包含于指定的列表或数组中，并返回一个布尔型的Series，表示每个元素是否在列表或数组中。该方法可以帮助我们快速地进行数据筛选和过滤操作。

本文将详细介绍isin方法的使用，包括其语法、常用参数、示例和代码运行结果等。

语法

isin方法的基本语法如下：

isin(values, invert=False)

参数说明：

• values：接受一个列表、数组或Series作为参数，表示要比较的值。
• invert：可选参数，默认为False。若为False，表示返回的布尔型Series表示元素是否在values中；若为True，表示返回的布尔型Series表示元素是否不在values中。

返回值：

• 返回布尔型的Series，其中元素的索引与原DataFrame或Series对应，值为True表示元素在values中，否则为False。

示例

下面我们将通过几个具体的示例来演示isin方法的使用。

示例 1：筛选满足条件的行

首先，我们创建一个包含学生信息的数据集。

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Alice', 'Bob', 'Mary'],
    'Age': [18, 19, 17, 20, 18],
    'Gender': ['Male', 'Male', 'Female', 'Male', 'Female']
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出为：

    Name  Age  Gender
0    Tom   18    Male
1  Jerry   19    Male
2  Alice   17  Female
3    Bob   20    Male
4   Mary   18  Female

现在我们想要筛选出年龄为18岁的学生。我们可以使用isin方法来实现：

condition = df['Age'].isin([18])

filtered_df = df[condition]

print(filtered_df)

运行结果为：

  Name  Age  Gender
0  Tom   18    Male
4 Mary   18  Female

从结果中可以看到，我们成功筛选出了年龄为18岁的学生。

示例 2：筛选不满足条件的行

除了筛选满足条件的行，我们还可以使用isin方法来筛选不满足条件的行。我们只需要将invert参数设置为True即可。

condition = df['Age'].isin([18], invert=True)

filtered_df = df[condition]

print(filtered_df)

运行结果为：

    Name  Age  Gender
1  Jerry   19    Male
2  Alice   17  Female
3    Bob   20    Male

从结果中可以看到，我们成功筛选出了年龄不为18岁的学生。

示例 3：多条件筛选

我们也可以使用isin方法来进行多条件筛选。例如，我们想要筛选出年龄为18岁且性别为男性的学生，我们可以将isin方法应用到两个条件上。

condition = df['Age'].isin([18]) & df['Gender'].isin(['Male'])

filtered_df = df[condition]

print(filtered_df)

运行结果为：

  Name  Age Gender
0  Tom   18   Male

从结果中可以看到，我们成功筛选出了年龄为18岁且性别为男性的学生。

示例 4：应用于Series

除了DataFrame，isin方法也可以应用于Series，实现对序列的筛选和过滤。

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

condition = s.isin([2, 4])

filtered_s = s[condition]

print(filtered_s)

运行结果为：

1    2
3    4
dtype: int64

从结果中可以看到，我们成功筛选出了序列中值为2和4的元素。

总结

isin方法是pandas中非常有用的一个函数，它可以帮助我们快速地进行数据筛选和过滤操作。通过本文介绍的语法和示例，相信读者已经对isin方法有了初步的了解。在实际的数据分析项目中，isin方法将会是一个很常用的工具。

需要注意的是，isin方法针对每个元素的判断都是基于==运算符的，所以对于浮点数和字符串等类型的数据，需要格外谨慎。另外，isin方法也可以与其他方法联合使用，实现更复杂的数据操作。