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。

相关问题

pandas如何查找DataFrame中某一列的缺失值？

在Pandas中，你可以使用`isnull()`或`notna()`函数来检查DataFrame中某一列的缺失值。这两个函数返回的是布尔型的Series，其中True表示该位置有缺失值，False表示没有。

如果你想要查看某列是否存在缺失值，可以这样做：

import pandas as pd

# 假设你有一个名为df的DataFrame，你想检查'column_name'列是否有缺失值
column_name = 'your_column_name'
missing_values = df[column_name].isnull()

# 如果你想查看结果是否为全0（即无缺失），可以用all()函数
has_missing = missing_values.any()

# 或者如果你想查看有多少个缺失值，可以用sum()函数
num_missing = missing_values.sum()

如果你想查看整个DataFrame的缺失值情况，可以对所有列都应用`isnull()`，然后用`sum()`计算每列的缺失值数量：

total_missing = df.isnull().sum()

这将返回一个新的DataFrame，显示每列的缺失值总数。

DataFrame获得某一列中所有的不重复的值

在Pandas库中，DataFrame是一种二维表格型的数据结构，你可以通过特定的方法获取某一列中所有不重复的值。假设你有一个名为`df`的DataFrame，你想获取`column_name`列中的唯一值，可以这样做：

unique_values = df['column_name'].drop_duplicates()

这将返回一个新的Series，其中包含`column_name`列中不重复的所有元素。`drop_duplicates()`函数默认保留第一个出现的重复值，如果你想保留最后一次出现的，可以设置`keep='last'`。

如果你想要查看整个DataFrame中所有列的唯一值组合，可以遍历每一列并结合它们：

all_unique_combinations = {}
for col in df.columns:
    unique_col = df[col].drop_duplicates()
    all_unique_combinations[col] = unique_col

# 结果是一个字典，键是列名，值是该列的唯一值集合