pandas判断包含|极客笔记

pandas判断包含

在数据分析过程中，我们经常会遇到需要判断某个元素是否在DataFrame或Series中的情况。pandas提供了多种方法来帮助我们实现这一功能。本文将详细介绍在pandas中如何判断某个元素是否包含在DataFrame或Series中。

判断元素是否在Series中

首先，我们来看如何判断某个元素是否在Series中。我们可以使用isin方法来判断：

import pandas as pd

# 创建一个Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 判断元素是否在Series中
print(3 in s)
print(6 in s)

运行以上代码，得到的输出为：

True
False

可以看到，数字3在Series中，返回True；而数字6不在Series中，返回False。

除了使用in关键字外，我们也可以使用isin方法来判断元素是否在Series中，该方法会返回一个布尔值的Series，表示元素是否在原Series中：

import pandas as pd

# 创建一个Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用isin方法判断元素是否在Series中
print(s.isin([2, 3, 6]))

运行以上代码，得到的输出为：

0    False
1     True
2     True
3    False
4    False
dtype: bool

可以看到，元素2和3在原Series中，返回True，元素6不在原Series中，返回False。

判断元素是否在DataFrame中

接下来，我们来看如何判断某个元素是否在DataFrame中。我们可以使用isin方法来实现：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 判断元素是否在DataFrame中
print(2 in df.values)
print(7 in df.values)

运行以上代码，得到的输出为：

True
False

可以看到，数字2在DataFrame中，返回True；而数字7不在DataFrame中，返回False。

同样地，我们也可以使用isin方法来判断元素是否在DataFrame中：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 使用isin方法判断元素是否在DataFrame中
print(df.isin([2, 6]))

运行以上代码，得到的输出为：

       A      B
0  False  False
1   True  False
2  False   True

可以看到，数字2在DataFrame的’A’列中，返回True；数字6在DataFrame的’B’列中，返回True；其他位置为False。

结语

通过本文的介绍，我们学习了在pandas中如何判断某个元素是否包含在DataFrame或Series中的方法。

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