pandas.DataFrame.isin

DataFrame.isin(values)

DataFrame中的每个元素是否包含在values中。

Parameters:

values可迭代对象、Series、DataFrame 或 dict

只有当所有标签都匹配时，结果才会在某个位置为 True。如果 values 是 Series，则它是索引。如果 values 是 dict，则键必须是列名，并且必须匹配。如果 values 是 DataFrame，则索引和列标签都必须匹配。

Returns:

DataFrame

布尔 DataFrame，显示 DataFrame 中的每个元素是否包含在 values 中。

参见

DataFrame.eq

DataFrame 的相等性测试。

Series.isin

Series 上的等效方法。

Series.str.contains

测试模式或正则表达式是否包含在 Series 或 Index 的字符串中。

Examples

>>> df = pd.DataFrame({'num_legs': [2, 4], 'num_wings': [2, 0]},
...                   index=['falcon', 'dog'])
>>> df
        num_legs  num_wings
falcon         2          2
dog            4          0

当 values 是一个列表时，检查 DataFrame 中的每个值是否都存在于列表中（哪些动物有 0 或 2 条腿或翅膀）

>>> df.isin([0, 2])
        num_legs  num_wings
falcon      True       True
dog        False       True

要检查 values 是否*不*在 DataFrame 中，请使用 ~ 运算符：

>>> ~df.isin([0, 2])
        num_legs  num_wings
falcon     False      False
dog         True      False

当 values 是一个 dict 时，我们可以为每个列单独传入要检查的值：

>>> df.isin({'num_wings': [0, 3]})
        num_legs  num_wings
falcon     False      False
dog        False       True

当 values 是 Series 或 DataFrame 时，索引和列必须匹配。请注意，’falcon’ 根据腿的数量在其他列中不匹配。

>>> other = pd.DataFrame({'num_legs': [8, 3], 'num_wings': [0, 2]},
...                      index=['spider', 'falcon'])
>>> df.isin(other)
        num_legs  num_wings
falcon     False       True
dog        False      False