pandas如何确认一个list中的元素是否在dateframe的某列中

可以使用 `isin()` 方法来确认一个 list 中的元素是否在 DataFrame 的某一列中。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emma'],
        'age': [25, 32, 18, 47, 22],
        'city': ['London', 'New York', 'Paris', 'Tokyo', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个 list
names = ['Alice', 'David', 'Frank']

# 确认 list 中的元素是否在 DataFrame 的 name 列中
result = df['name'].isin(names)

print(result)

输出结果为：

0     True
1    False
2    False
3     True
4    False
Name: name, dtype: bool

这个结果说明，list 中的第 1 个元素 "Alice" 和第 4 个元素 "David" 在 DataFrame 的 name 列中出现了，而第 3 个元素 "Frank" 没有出现。

相关问题

如何判断list 中的元素是否在 DataFrame 的某一列中,只输出“对”或“错”

可以使用 pandas 库中的 isin() 函数来判断，示例如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': ['a', 'b', 'c', 'd']
})

# 判断元素是否在 DataFrame 的某一列中
lst = [1, 'c', 'e']
result = df['A'].isin(lst)

# 输出结果
print(result)

dataframe取某列值为某个list中元素的行

要从DataFrame中选择某列值为特定列表中元素的行，你可以使用布尔索引。下面是一个示例：

假设你有一个名为`df`的DataFrame，其中有一列名为`column_name`。你想选择`column_name`列的值等于某个列表`values_list`中元素的行。

你可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'column_name': [1, 2, 3, 4, 5], 'other_column': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

# 定义要匹配的列表
values_list = [2, 4]

# 使用布尔索引选择匹配的行
selected_rows = df[df['column_name'].isin(values_list)]

print(selected_rows)

在上述示例中，`isin()` 方法用于检查`column_name`列的值是否在 `values_list` 列表中。然后，我们使用布尔索引 `df[condition]` 选择满足条件的行。

输出将是包含匹配行的新DataFrame。

请注意，上述示例假设`column_name`列的数据类型是可比较的（如整数、字符串等）。如果数据类型不可比较，你可能需要进行适当的类型转换或调整条件以匹配正确的行。