【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 pd

data = {
    '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。