其中data_4和data_5的结果如下图2:从data_4和data_5的结果可以看出:当isin()接收DataFrame类型数据时,其返回的结果相当于将两个DataFrame(一个是data,一个是isin中接收的参数)按照index和column对齐,若在相应位置上两个DataFrame的值相等则为True,否则为False。 图2 其中data_6的结果如下图3:当isin()接收Seri...
#如果是一个DataFrame, #首先就是列名要存在, #并且需要df中行列位置和B对应的行列位置一一匹配,才返回TRUE df.isin(other) 0 True False 1 False False 2 True True other = pandas.DataFrame({ 'C': [1, 3, 3, 2], 'D': ['e', 'f', 'f', 'e'] }) #因为AB列皆不在,因此都为False df...
答:你可以先使用isin()函数生成一个布尔型的DataFrame,然后使用这个DataFrame来筛选原始的DataFrame。df[df['City'].isin(top_five_cities)]将返回一个新的DataFrame,其中只包含前五大城市。 问题3:isin()函数是否可以接受字典作为参数?如果可以,如何使用? 答:是的,isin()函数可以接受一个字典作为参数,字典的键应...
isin(list_one))] print(a) 另外一个筛选字符的(含有的形式): import pandas as pd df = {'地址':['北京','上海','长沙','北京省会','广州市区'],'table':['user','student','course','sc','book']} df = pd.DataFrame(df) print(df) print('===') citys = ['北京', '天津', '...
@desc:"""importpandas as pd df= pd.read_excel('/processdata/lianxi/0-20RH.xlsx') df=pd.DataFrame(df) list= [50425,53463] ab= df[df['station'].isin(list)]print(ab)#ab.to_excel('processdata/lianxi/lianxi.xlsx', index=False) 结果...
concat([dataFrame1,dataFrame2,...],ignore_index=True) 其中,dataFrame1等表示要合并的DataFrame数据集合;ignore_index=True表示合并之后的重新建立索引。其返回值也是DataFrame类型。 concat()函数和append()函数的功能非常相似。 例: import pandas #导入pandas模块 from pandas import read_excel #导入read_execel ...
Python pandas.DataFrame.isin函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境...
isin()方法主要是用来确认数据集当中的数值是否被包含在给定的列表当中 df = pd.DataFrame(np.array(([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12])), index=['A', 'B', 'C', 'D'], columns=['one', 'two', 'three']) ...
第一个：isin()方法 主要用于确认数据集中的数值是否被包含在给定的列表中。df = pd.DataFrame(np.array(([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12])), index=['A', 'B', 'C', 'D'], columns=['one', 'two', 'three'])df.isin([3, 5, 12])输出结果为 ...