pandas.DataFrame.isin#

DataFrame.isin(values)[源代码]#

DataFrame中的每个元素是否包含在值中。

参数

values可迭代、系列、数据帧或DICT: 只有在所有标签都匹配的情况下，结果才会在某个位置为真。如果 values 是一个系列，这就是索引。如果 values 是词典，则键必须是列名，列名必须匹配。如果 values 是DataFrame，则索引和列标签必须匹配。

退货

DataFrame: 布尔值的DataFrame，显示DataFrame中的每个元素是否包含在值中。

参见

DataFrame.eq: DataFrame的相等性测试。
Series.isin: 级数的等价法。
Series.str.contains: 测试序列或索引的字符串中是否包含模式或正则表达式。

示例

>>> df = pd.DataFrame({'num_legs': [2, 4], 'num_wings': [2, 0]},
...                   index=['falcon', 'dog'])
>>> df
        num_legs  num_wings
falcon         2          2
dog            4          0

什么时候 values 是检查DataFrame中的每个值是否都出现在列表中的列表(哪些动物有0条或2条腿或2个翅膀)

>>> df.isin([0, 2])
        num_legs  num_wings
falcon      True       True
dog        False       True

检查是否 values 是 not 在DataFrame中，使用 ~ 操作员：

>>> ~df.isin([0, 2])
        num_legs  num_wings
falcon     False      False
dog         True      False

什么时候 values 是一个字典，我们可以分别为每一列传递要检查的值：

>>> df.isin({'num_wings': [0, 3]})
        num_legs  num_wings
falcon     False      False
dog        False       True

什么时候 values 是系列或DataFrame，索引和列必须匹配。请注意，根据Other中的腿数，‘Falcon’不匹配。

>>> other = pd.DataFrame({'num_legs': [8, 3], 'num_wings': [0, 2]},
...                      index=['spider', 'falcon'])
>>> df.isin(other)
        num_legs  num_wings
falcon     False       True
dog        False      False

pandas.DataFrame.interpolate

pandas.DataFrame.isna