怎么判断dataframe中某一列的值 是否在另一个dataframe中的某一列

可以使用`isin()`函数来判断dataframe中某一列的值是否在另一个dataframe中的某一列。示例如下：

假设有两个dataframe：df1和df2，现在要判断df1的'col1'列的值是否在df2的'col2'列中，可以使用以下代码：

df1['col1'].isin(df2['col2'])

这个函数返回一个布尔类型的Series，如果df1['col1']中的某个值在df2['col2']中出现，则返回True，否则返回False。

如果想要返回df1中在df2中出现过的行，可以使用以下代码：

df1[df1['col1'].isin(df2['col2'])]

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怎么判断dataframe中某一列的所有值 有哪些在另一个dataframe中的某一列

要判断dataframe中某一列的所有值有哪些在另一个dataframe中的某一列，可以使用`isin()`函数结合`unique()`函数。示例如下：

假设有两个dataframe：df1和df2，现在要判断df1的'col1'列的所有值有哪些在df2的'col2'列中出现过，可以使用以下代码：

df1['col1'].isin(df2['col2']).unique()

这个代码返回的是一个布尔类型的数组，其中True表示对应的df1['col1']中的值在df2['col2']中出现过，False表示没有出现过。使用`unique()`函数可以将这个数组中的唯一值取出来，即True和False，这样就能得到df1的'col1'列中所有出现过的值。

如果想要将这些值作为一个新的dataframe返回，可以使用以下代码：

pd.DataFrame(df1['col1'].isin(df2['col2']).unique(), columns=['col1'])

这个代码返回的是一个只有'col1'列的dataframe，其中每个值表示df1['col1']中的某个值是否在df2['col2']中出现过。

dataframe中 某一列值 在 区号集合 这个集合中

在Pandas DataFrame中，如果你想要检查某一列的所有值是否都在特定的区号集合中，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，假设你的DataFrame有一个名为`phone_numbers`的列，你想检查这个列是否只包含指定的区号，比如区号集合`area_codes = {025, 0518}`。

2. 确保数据已经加载并存储在DataFrame `df`中。

3. 使用`isin()`函数检查`phone_numbers`列的值是否存在于`area_codes`集合中。例如：

   is_in_area_codes = df['phone_numbers'].isin(area_codes)

这将返回一个新的Series，其中True表示对应的值在区号集合中，False表示不在。

4. 接下来，你可以通过布尔索引来筛选出只包含指定区号的数据行：

   df_only_area_codes = df[is_in_area_codes]

现在`df_only_area_codes`就是只包含在`area_codes`集合中的电话号码的那一部分DataFrame。