pandas.DataFrame.isin

DataFrame.isin(values)

DataFrame 中的每个元素是否包含在值中。

参数:

值可迭代对象、Series、DataFrame 或 dict

结果只有在所有标签匹配的情况下才会为真。如果 values 是一个 Series，那就是索引。如果 values 是一个字典，键必须是列名，且必须匹配。如果 values 是一个 DataFrame，那么索引和列标签都必须匹配。

返回:

DataFrame

布尔值的 DataFrame，显示 DataFrame 中的每个元素是否包含在值中。

参见

DataFrame.eq

DataFrame 的相等测试。

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。

注释

__iter__ 在检查DataFrame中是否包含元素时用于遍历值（而不是 __contains__）。

例子

>>> 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，使用 ~ 运算符：

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

当 values 是一个字典时，我们可以为每个列分别传递要检查的值：

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

当 values 是一个 Series 或 DataFrame 时，索引和列必须匹配。注意，’falcon’ 不基于其他中的腿数匹配。

>>> 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