Pandas DataFrame Isin ()

Dataframe.isin (значения) Проверяет, содержится ли каждый элемент DataFrame в значениях.

Синтаксис

DataFrame.isin(values)

где Значения Может быть истеченным, DataFrame, ряд или Dict.

ISIN () Возвращает DataFrame of Booleans, показывающий, содержится ли каждый элемент DataFrame в значениях.

Пример 1: dataframe.isin () с намерением

В этом примере мы будем применять dataframe.isin () с диапазоном i.e., потенциала. Значения DATAFRAME, соответствующего значениям в диапазоне выхода True, в то время как другие выходные ложные в соответствующем индексе DataFrame.

Python Program

import pandas as pd

#initialize dataframe
df = pd.DataFrame({'a': [2, 4], 'b': [2, 0]})

#check if the values of df are in the range(1,6)
out = df.isin(range(1,6))

print('DataFrame\n-----------\n',df)
print('\nDataFrame.isin(range(1,6))\n-----------\n',out)

Выход

DataFrame
-----------
    a  b
0  2  2
1  4  0

DataFrame.isin(range(1,6))
-----------
       a      b
0  True   True
1  True  False

Ясно, 2,4 в Диапазон (1,6) , но 0 не является. Следовательно, для позиции элемента 0 , есть Ложь Возвращается dataframe.isin ().

Пример 2: dataframe.isin () с серией

В этом примере мы будем применять dataframe.isin () с серией. Значения данных DataFrame, которые соответствуют значениям, а также индекс возвращают TRUE, а другой возврат False для соответствующего индекса DataFrame.

Python Program

import pandas as pd

#initialize dataframe
df = pd.DataFrame({'a': [2, 4], 'b': [2, 0]})

#series
s = pd.Series([2, 0])

#check if the values of df are in the range(1,6)
out = df.isin(s)

print('DataFrame\n-----------\n',df)
print('\nSeries\n-----------\n',s)
print('\nDataFrame.isin(series)\n-----------\n',out)

Выход

D:\>python example.py
DataFrame
-----------
    a  b
0  2  2
1  4  0

Series
-----------
 0    2
1    0
dtype: int64

DataFrame.isin(series)
-----------
        a     b
0   True  True
1  False  True

Очевидно, по индексу 0 , 2,2 данных DataFrame соответствует 2 серии, но при индексе 1 Первый элемент 4 не совпадал.

Пример 3: dataframe.isin () с dataframe

В этом примере мы будем применять dataframe.isin () с другим dataframe. Значения данных DataFrame, которые соответствуют значениям, а также индекс возвращают TRUE, а другой возврат False для соответствующего индекса DataFrame.

Python Program

import pandas as pd

#initialize dataframe
df = pd.DataFrame({'a': [2, 4], 'b': [2, 0]}, index=['i1', 'i2'])

#series
df1 = pd.DataFrame({'a': [2, 4], 'b': [2, 3]}, index=['i1', 'i3'])

#check if the values of df are in the range(1,6)
out = df.isin(df1)

print('DataFrame\n-----------\n',df)
print('\nDataFrame df1\n-----------\n',df1)
print('\nDataFrame.isin(df1)\n-----------\n',out)

Выход

DataFrame
-----------
     a  b
i1  2  2
i2  4  0

DataFrame df1
-----------
     a  b
i1  2  2
i3  4  3

DataFrame.isin(df1)
-----------
         a      b
i1   True   True
i2  False  False

индекс I2 не совпадал с тем, что в DF1 Отказ Следовательно, эта строка возвращается все ложные значения.

Пример 4: dataframe.isin () с словарем

В этом примере мы будем применять dataframe.isin () с словарем. Ключи словаря рассматриваются как столбцы, а соответствующие значения рассматриваются как значения столбцов. Isin (Dict) Возвращает true для этих значений, где ключевые ключи диктовых матчей с именем столбца и значениями словаря сочетаются с значениями столбцов DataFrame.

Python Program

import pandas as pd

#initialize dataframe
df = pd.DataFrame({'a': [2, 4], 'b': [2, 0]}, index=['i1', 'i2'])

#dictionary
dict = {'a': [2, 4]}

#DataFrame.isin(dict)
out = df.isin(dict)

print('DataFrame\n-----------\n',df)
print('\nDictionary\n-----------\n',dict)
print('\nDataFrame.isin(dict)\n-----------\n',out)

Выход

DataFrame
-----------
     a  b
i1  2  2
i2  4  0

Dictionary
-----------
 {'a': [2, 4]}

DataFrame.isin(dict)
-----------
        a      b
i1  True  False
i2  True  False

индекс I2 не совпадал с тем, что в DF1 Отказ Следовательно, эта строка возвращается все ложные значения.

Резюме

Мы узнали, как использование dataframe.isin () с аргументом: iterable, series, dataframe или словарь.