isin函数

isin() 函数是 Pandas 库中的一个函数，用于判断一个数据序列中的每个元素是否在给定的列表或集合中。该函数返回一个布尔值序列，其中 True 表示对应的元素在给定的列表或集合中，False 表示不在。isin() 函数的语法如下：

pandas.Series.isin(values)

其中，values 可以是一个列表、集合或者一个 Series，表示需要判断的值。例如：

import pandas as pd

data = pd.Series(['apple', 'banana', 'orange', 'watermelon', 'pear'])
fruits = ['banana', 'orange']

result = data.isin(fruits)
print(result)

输出结果为：

0    False
1     True
2     True
3    False
4    False
dtype: bool

可以看到，上述代码中的 data 序列中，只有第二个元素和第三个元素的值在 fruits 列表中出现，因此对应的结果是 True。其他元素的值不在 fruits 列表中，因此对应的结果是 False。

相关问题

python isin函数

回答: Python的isin函数是一种内置函数，常用于判断一个数据是否在一个序列之中。这个函数可以用于处理列表、元组、字典等多种数据类型，并且具有很好的易用性和扩展性。它可以高效地处理数据，提升代码运行的速度，并且可以与其他函数相结合使用，例如groupby函数和sort函数等等。然而，isin函数无法处理NaN类型的数据，并且无法处理字符串的模糊匹配。因此，在使用isin函数时需要注意这些限制。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [chatgpt赋能python：Python中isin函数的使用方法](https://blog.csdn.net/u012804784/article/details/130920525)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

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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