python dataframe isnotin 文心快码BaiduComate 在pandas库中,处理DataFrame时经常需要进行数据的筛选和过滤。针对你的问题,我们可以从以下几个方面进行解答: isin函数在pandas DataFrame中的作用: isin函数用于过滤DataFrame中的元素,检查它们是否包含在指定的值集合中。如果元素在集合中,返回True;否则返回False。这个函数...
先是定义一个参考列表,DataFrame里的一列通过tolist()转换为列表,然后将这两个列表都转换成集合set,然后用difference的方法做差集,再将差集转换回列表,然后再用isin进行筛选。 从最好理解的来: 方法一:pandas没有isnotin,我们自己定义一个。 a.定义函数: b.运用函数: 方法二:使用列表的not in方法 + 简单函数...
isin()既是Series类型的方法,也是DataFrame的方法。所以这里data.isin()和data['B'].isin()都是合法的。 当isin()接收到的参数类型为Series和DataFrame时,Series的索引、DataFrame的索引及列名必须与原数据相同时对才能进行对比。 isin()返回的结果为True或False,所以它能与loc方法连用,对数据进行筛选。可以使用如下...
#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...
importpandas as pd#使用 pandas 库element_to_check = 3df= pd.DataFrame({'column_name': my_list})ifelement_to_checkindf['column_name'].values:print(f"{element_to_check} 存在于列表中。")else:print(f"{element_to_check} 不存在于列表中。")...
isin/notin,条件范围查询,即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where,仍然是执行条件查询,但会返回全部结果,只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值,可用于筛选或屏蔽值 query,按列对dataframe执行条件查询,一般可用常规的条件查询替代 ...
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4), columns=['A','B','C','D']) df.A >0# 布尔索引df[df.A >0]# 布尔索引应用 过滤筛选df.D = [0,1,0,2] df['E']=['a','a','c','b']# 多条件、或条件,并不是同时成立df[df.isin({'D':[0,1],'E':['a','d'] ...
interpolate([method, axis, limit, inplace, ...]) 使用插值方法填充NaN值。 isetitem(loc, value) 在位置loc的列中设置给定值。 isin(values) 检查DataFrame中的每个元素是否包含在值中。 isna() 检测缺失值。 isnull() DataFrame.isnull是DataFrame.isna的别名。 items() 迭代(列名,Series)对。 iterrows(...
In [4]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6040 entries, 0 to 6039 Data columns (total 5 columns): UserID 6040 non-null int64 Gender 6040 non-null object Age 6040 non-null int64 Occupation 6040 non-null int64 Zip...
将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。 示例数据 ...