pandas判断某列中是否包含某值|极客笔记

pandas判断某列中是否包含某值

在数据处理的过程中，我们经常需要判断某一列中是否包含特定的值，这在筛选数据或者进行条件判断时非常有用。在pandas中，有多种方法可以实现这一功能，下面将详细介绍如何使用pandas判断某列中是否包含某个特定值。

方法一：使用isin()方法

isin()方法可以判断某列中是否包含指定的值，其语法为：

# 判断是否包含单个值
df['column_name'].isin(['value'])

# 判断是否包含多个值
df['column_name'].isin(['value1', 'value2', 'value3'])

接下来我们通过一个示例来演示如何使用isin()方法来判断某列中是否包含某个特定值：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'pear']}

df = pd.DataFrame(data)

# 判断列'B'中是否包含值'apple'
result = df['B'].isin(['apple'])

print(result)

运行上述代码，我们可以得到如下结果：

0     True
1    False
2     True
3    False
4    False
Name: B, dtype: bool

从结果可以看出，列’B’中有包含值’apple’的行返回True，否则返回False。

方法二：使用apply()方法配合lambda表达式

除了使用isin()方法外，我们还可以使用apply()方法以及lambda表达式来实现相同的功能，其语法如下：

df['column_name'].apply(lambda x: 'value' in x)

下面我们通过示例来演示使用apply()方法和lambda表达式来判断某列中是否包含某个特定值：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'pear']}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply()方法配合lambda表达式判断列'B'中是否包含值'apple'
result = df['B'].apply(lambda x: 'apple' in x)

print(result)

运行上述代码，我们可以得到如下结果：

0     True
1    False
2     True
3    False
4    False
Name: B, dtype: bool

同样地，从结果可以看出，列’B’中有包含值’apple’的行返回True，否则返回False。

方法三：使用str.contains()方法

除了上述两种方法外，我们还可以使用str.contains()方法来判断某列中是否包含特定的字符串，其语法为：

df['column_name'].str.contains('substring')

下面我们通过示例来演示使用str.contains()方法来判断某列中是否包含某个特定字符串：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'pear']}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用str.contains()方法判断列'B'中是否包含字符串'apple'
result = df['B'].str.contains('apple')

print(result)

运行上述代码，我们可以得到如下结果：

0     True
1    False
2     True
3    False
4    False
Name: B, dtype: bool

同样地，从结果可以看出，列’B’中有包含字符串’apple’的行返回True，否则返回False。

综上所述，本文介绍了如何使用pandas中的isin()方法、apply()方法配合lambda表达式以及str.contains()方法来判断某列中是否包含某个特定值或字符串。这些方法在数据处理和筛选中非常有用，能够帮助我们快速地找到符合条件的数据行。

pandas判断某列中是否包含某值