【Pandas】pandas DataFrame isin
Pandas2.2 DataFrame
Indexing, iteration
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| DataFrame.head([n]) | 用于返回 DataFrame 的前几行 |
| DataFrame.at | 快速访问和修改 DataFrame 中单个值的方法 |
| DataFrame.iat | 快速访问和修改 DataFrame 中单个值的方法 |
| DataFrame.loc | 用于基于标签（行标签和列标签）来访问和修改 DataFrame 中的数据 |
| DataFrame.iloc | 用于基于整数位置（行号和列号）来访问和修改 DataFrame 中的数据 |
| DataFrame.insert(loc, column, value[, …]) | 用于在 DataFrame 的指定位置插入一个新的列 |
| DataFrame.iter() | 用于迭代 DataFrame 的列名 |
| DataFrame.items() | 用于迭代 DataFrame 的列名和列数据 |
| DataFrame.keys() | 返回 DataFrame 的列名 |
| DataFrame.iterrows() | 用于逐行迭代 DataFrame |
| DataFrame.itertuples([index, name]) | 用于逐行迭代 DataFrame |
| DataFrame.pop(item) | 用于从 DataFrame 中删除指定列 |
| DataFrame.tail([n]) | 用于返回 DataFrame 的最后 n 行 |
| DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level]) | 用于从 DataFrame 中提取一个横截面（cross-section） |
| DataFrame.get(key[, default]) | 用于从 DataFrame 中获取指定列的数据 |
| DataFrame.isin(values) | 用于检查 DataFrame 中的每个元素是否包含在指定的值集合中 |
pandas.DataFrame.isin()
pandas.DataFrame.isin(values) 方法用于检查 DataFrame 中的每个元素是否包含在指定的值集合中。返回一个与原 DataFrame 形状相同的布尔型 DataFrame，其中每个元素表示原 DataFrame 中的对应元素是否在 values 中。
参数
values：可以是列表、集合、字典或另一个 DataFrame。如果是一个字典，键应为列名，值为要检查的值集合。
返回值
- 返回一个布尔型 DataFrame，形状与原 DataFrame 相同。
示例
假设我们有一个 DataFrame 如下：
import pandas as pddata = {'A': [1, 2, 3, 4],'B': [5, 6, 7, 8]
}df = pd.DataFrame(data)
print("原始 DataFrame:")
print(df)
输出：
原始 DataFrame:A B
0 1 5
1 2 6
2 3 7
3 4 8
示例 1：使用列表检查值
检查 DataFrame 中的每个元素是否在列表 [2, 4, 6, 8] 中：
result = df.isin([2, 4, 6, 8])
print("\n检查值是否在 [2, 4, 6, 8] 中:")
print(result)
输出：
检查值是否在 [2, 4, 6, 8] 中:A B
0 False False
1 True True
2 False False
3 True False
示例 2：使用字典检查特定列的值
检查列 'A' 中的值是否在 [1, 3] 中，列 'B' 中的值是否在 [5, 7] 中：
result = df.isin({'A': [1, 3], 'B': [5, 7]})
print("\n检查特定列的值是否在指定集合中:")
print(result)
输出：
检查特定列的值是否在指定集合中:A B
0 True True
1 False False
2 True True
3 False False
示例 3：使用另一个 DataFrame 检查值
使用另一个 DataFrame 检查值：
other_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],'B': [5, 6, 7, 8]
})result = df.isin(other_df)
print("\n使用另一个 DataFrame 检查值:")
print(result)
输出：
使用另一个 DataFrame 检查值:A B
0 True True
1 True True
2 True True
3 True True
通过这些示例，可以看到 isin 方法在检查 DataFrame 中元素是否在指定集合中的灵活性和强大功能。