python判断数字在dataframe中是否存在

在Python的pandas库中，可以使用`in`关键字或者`isin()`函数来检查某个数值是否存在于DataFrame中的某一列。以下是两种方法的示例：

1. 使用`in`关键字：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})
number_to_check = 3

if number_to_check in df['A']:
    print(f'{number_to_check} 存在于 'A' 列')
else:
    print(f'{number_to_check} 不在 'A' 列')

2. 使用`isin()`函数：

result = df['A'].isin([number_to_check])
if result.any():
    print(f'{number_to_check} 在 'A' 列')
else:
    print(f'{number_to_check} 不在 'A' 列')

以上两种方法都会返回布尔值，如果数字存在则为True，不存在则为False。

相关问题

我需要用python写一个把dataframe中的字符数字判断为值小于10变更为低楼层，值大于10小于20变更为中楼层，值大于20以上变更为高楼层，需要避开其他行非数字字符串

可以使用 Pandas 库的 apply 方法来实现这一功能。具体步骤如下：

1. 定义一个函数 `get_floor`，用于将数字转换成对应的楼层等级。该函数接受一个参数 `x`，表示需要转换的值。

def get_floor(x):
    try:
        x = float(x)
        if x < 10:
            return '低楼层'
        elif x < 20:
            return '中楼层'
        else:
            return '高楼层'
    except:
        return x

2. 使用 apply 方法将该函数应用到 dataframe 的指定列上。假设需要转换的列名为 `floor`，则代码如下所示：

df['floor'] = df['floor'].apply(get_floor)

完整代码如下：

import pandas as pd

def get_floor(x):
    try:
        x = float(x)
        if x < 10:
            return '低楼层'
        elif x < 20:
            return '中楼层'
        else:
            return '高楼层'
    except:
        return x

df = pd.read_csv('data.csv')
df['floor'] = df['floor'].apply(get_floor)

其中，`data.csv` 是存储数据的 csv 文件名，需要根据实际情况进行修改。

判断dataframe中的第一个内容是否是数字

可以使用pandas库来判断DataFrame中第一个内容是否为数字。具体方法是使用`pandas.to_numeric()`函数将第一列转化为数值型数据，如果转化成功，则说明第一个内容是数字，否则不是数字。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3'], 'B': [4, 5, 6]})

# 将第一列转化为数值型数据
try:
    pd.to_numeric(df.iloc[:, 0], errors='raise')
    print("第一个内容是数字")
except ValueError:
    print("第一个内容不是数字")

在上面的示例代码中，我们使用`iloc[:, 0]`来获取DataFrame的第一列数据，然后使用`pd.to_numeric()`函数进行类型转换，`errors='raise'`表示如果转换失败则抛出异常。如果转换成功则说明第一个内容是数字，否则不是数字。