DataFrame.isin(self, values) [source]
DataFrame中的每个元素是否包含在值中。
参数: | values : 如果所有标签都匹配,则结果仅在某个位置为 如果 如果 如果值是 |
返回值: | DataFrame 布尔值的DataFrame, 显示DataFrame中的每个元素是否包含在值中。 |
例子
1)检查 DataFrame 中的某些值
import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data) # 定义检查的值 values = [2, 4, 6, 8] # 使用 isin 检查值是否在 DataFrame 中 result = df.isin(values) print(result)
2)检查 DataFrame 中的列是否包含在不同的集合中
import pandas as pd # 创建示例数据框 data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [4, 5, 6, 7]} df = pd.DataFrame(data) # 定义每列的检查值 values = {'A': [2, 4], 'B': [5, 7]} # 使用 isin 检查每列的值是否在对应的集合中 result = df.isin(values) print(result)
3)检查 Series 中的值
import pandas as pd # 创建一个 Series s = pd.Series([1, 2, 3, 4]) # 定义检查的值 values = [2, 4] # 使用 isin 检查值是否在 Series 中 result = s.isin(values) # 打印结果 print(result)
4)使用示例
import pandas as pd # 创建 DataFrame df = pd.DataFrame({'num_legs': [2, 4], 'num_wings': [2, 0]}, index=['falcon', 'dog']) # 输出 DataFrame print("DataFrame df:") print(df) # 使用字典,分别检查每列中的元素是否为指定的值 result_dict = df.isin({'num_wings': [0, 3]}) print("\n使用字典检查每列中的元素是否为指定的值 (num_wings 列检查 0 或 3):") print(result_dict) # 使用另一个 DataFrame 检查匹配的元素 other = pd.DataFrame({'num_legs': [8, 2], 'num_wings': [0, 2]}, index=['spider', 'falcon']) print("\n另一个 DataFrame (other):") print(other) result_df = df.isin(other) print("\n使用 DataFrame (other) 检查匹配的元素:") print(result_df)