pandas库的isin()方法

pandas库的isin()方法是用于检查DataFrame或Series对象中的元素是否在给定的值列表中。它返回一个布尔值的DataFrame或Series，指示每个元素是否在给定的值列表中。

使用isin()方法的语法如下：

pandas.isin(values)

其中，values是一个列表或数组，包含要检查的值。

例如，假设我们有一个DataFrame对象df，包含一个名为"fruit"的列，我们想要检查该列中的元素是否在给定的值列表['apple', 'banana', 'orange']中，可以使用isin()方法：

import pandas as pd

data = {'fruit': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape']}
df = pd.DataFrame(data)

fruits_to_check = ['apple', 'banana', 'orange']
is_in_list = df['fruit'].isin(fruits_to_check)

print(is_in_list)

运行以上代码，将输出一个布尔值的Series对象，指示每个元素是否在给定的值列表中。在这个例子中，输出将是：

0     True
1     True
2     True
3    False
Name: fruit, dtype: bool

这意味着前三个元素在给定的值列表中，而最后一个元素不在。

相关问题

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。

pandas的isin

pandas的isin()方法是一个用于判断数据是否与给定值相等的方法。它可以同时判断数据是否与多个值相等，若与其中的某个值相等则返回True，否则返回False。这个方法既可以用于Series类型的数据，也可以用于DataFrame类型的数据。在使用isin()方法时，需要注意参数的类型和传入的值。当isin()方法接收到的参数类型为Series和DataFrame时，需要保证索引和列名与原数据相同才能进行对比。isin()方法返回的结果为True或False，因此可以与loc方法连用，对数据进行筛选。此外，在过去的Pandas版本中，isin()方法还有一个逆函数notin()，但在最新版本中，这个函数已经被删除，可以使用~达到同样的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Learning Pandas](https://download.csdn.net/download/l1505624/10155097)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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