pandas 是否包含|极客笔记

pandas 是否包含

介绍

在数据分析和处理中，Pandas 是一个常用的 Python 库，它提供了快速、强大、灵活的数据结构，特别适用于处理结构化数据。其中的 DataFrame 是 Pandas 最重要的数据结构之一，它类似于 Excel 表格，可以存储多种类型的数据。在实际应用中，我们经常需要判断 DataFrame 中是否包含某些特定的值，本文将介绍 Pandas 中如何判断 DataFrame 中是否包含指定的值。

检查单个值是否在 DataFrame 中

首先，我们可以使用 Pandas 中的 isin() 方法来检查单个值是否在 DataFrame 中。isin() 方法可以接受一个值或一个值列表，返回一个布尔 Series，表示各行或各列是否包含指定的值。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape']}
df = pd.DataFrame(data)

value = 3
result = df.isin([value])
print(result)

运行上述代码，将输出以下结果：

       A      B
0  False  False
1  False  False
2   True  False
3  False  False

可以看到，返回的结果是一个与原 DataFrame 结构相同的布尔值 DataFrame，表示每个元素是否等于指定的值。在上面的示例中，我们检查了值为3的元素是否在 DataFrame 中，结果表明第二行（索引为2）的第一列（列名为’A’）为True，即包含值为3的元素。

检查多个值是否在 DataFrame 中

除了单个值外，我们还可以检查多个值是否在 DataFrame 中。在 isin() 方法中传入一个值列表即可，Pandas 将返回一个布尔 DataFrame，表示各行或各列是否包含指定的任意一个值。下面是一个示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape']}
df = pd.DataFrame(data)

values = [2, 'grape']
result = df.isin(values)
print(result)

运行上述代码，将输出以下结果：

       A      B
0  False  False
1   True  False
2  False  False
3  False   True

可以看到，第二行的第一列和第四行的第二列分别为True，表示这两个元素在指定的值列表中。这种方法适用于需要检查多个可能取值的情况。

检查是否包含 NaN 值

在实际数据处理中，经常会遇到缺失值（NaN），我们也可以使用 isin() 方法来判断 DataFrame 中是否包含 NaN 值。Pandas 中提供了 isnull() 和 notnull() 方法来判断缺失值，结合 isin() 方法可以方便地实现该功能。下面是一个示例：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'A': [1, np.nan, 3, 4],
        'B': ['apple', 'banana', np.nan, 'grape']}
df = pd.DataFrame(data)

result = df.isin([np.nan])
print(result)

运行上述代码，将输出以下结果：

       A      B
0  False  False
1   True  False
2  False   True
3  False  False

可以看到，第二行的第一列和第三行的第二列分别为True，表示这两个元素是 NaN 值。当需要判断 DataFrame 中是否含有缺失值时，这种方法可以很方便地实现。

结论

通过本文的介绍，我们了解了在 Pandas 中如何判断 DataFrame 中是否包含指定的值。通过 isin() 方法，我们可以轻松检查单个值或多个值是否存在于 DataFrame 中，也可以方便地判断是否包含 NaN 值。在实际应用中，这些方法对于数据清洗、筛选和分析都非常有用。

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