pandas,isin

pandas是一个Python数据分析工具库，它提供了丰富、高效的数据操作和分析工具，使得我们能够快速地处理和分析数据。

isin是pandas中的一个函数，用于判断数据中某个元素是否在指定的集合中。其语法为：Series.isin(values)，其中Series代表一个Series数据类型，values代表一个集合或列表。这个函数会返回一个布尔类型的Series，其中包含了原来Series中每个元素是否在指定集合中的结果。

相关问题

pandas isin

在Pandas中，`isin`函数用于检查DataFrame或Series中的元素是否属于给定的列表、数组或Series。

下面是使用`isin`函数的示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用isin函数筛选出特定城市的数据
cities = ['Paris', 'London']
subset = df[df['City'].isin(cities)]
print(subset)

上述代码中，`df['City'].isin(cities)`返回一个布尔数组，其中元素为True表示对应行的'City'列值在给定的城市列表中。然后，将该布尔数组作为索引，筛选出满足条件的数据。输出结果如下：

      Name  Age    City
1      Bob   30   Paris
2  Charlie   35  London

`isin`函数还可以用于筛选Series中的数据。例如：

s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
subset = s[s.isin([2, 4])]
print(subset)

上述代码中，`s.isin([2, 4])`返回一个布尔数组，其中元素为True表示对应位置的值在给定的列表中。然后，将该布尔数组作为索引，筛选出满足条件的数据。输出结果如下：

1    2
3    4
dtype: int64

通过使用`isin`函数，你可以方便地筛选出属于特定列表、数组或Series中的元素。

pandas isin函数

引用中提到了Pandas中isin()函数的源码实现和使用方法。isin()函数可以用来判断数据是否与多个值相等，若相等则返回True，否则返回False。具体使用方法如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = pd.DataFrame([['foo','one','small',1],['foo','one','large',5],
['bar','one','small',10],['bar','two','small',10],
['bar','two','large',50]], columns=list('ABCD'))

# 示例 1: 判断B列中的值是否为one和two
data_1 = data['B'].isin(['one','two'])

# 示例 2: 判断data中的所有值是否为foo、small和two
data_2 = data.isin(['foo','small','two'])

# 示例 3: 判断A列中的值是否为foo，C列中的值是否为small或large，其他列返回False
data_3 = data.isin({"A":['foo'],'C':['small','large']})

引用中提到了isin()函数的使用示例，并且提到isin()还可以与loc方法连用，用来对数据进行筛选。例如，可以使用data[data['B'].isin(['one'])筛选出B列的值为one的数据。另外，引用中还提到了Pandas的旧版本中有一个逆函数notin()，但在最新版本中已经被删除，可以使用~符号达到同样的效果。

总结而言，Pandas的isin()函数是用来判断数据是否与给定值相等的函数，可以用于Series和DataFrame，返回的结果为True或False。它可以用于对数据进行筛选和筛选出满足条件的数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pandas:isin()用法及其注意事项](https://blog.csdn.net/yeshang_lady/article/details/112207877)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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