使用 Python Pandas 中的 'in' 和 'not in' 运算符检查 DataFrame 中是否存在值

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Pandas 是一个功能强大的 Python 库，广泛用于数据处理和分析。在处理 DataFrame 时，经常需要检查特定值是否在数据集中存在。在本教程中，我们将探讨如何在 Pandas 中使用 'in' 和 'not in' 运算符来确定 DataFrame 中值的存在或不存在。

使用 "in" 运算符检查值

Python 中的 'in' 运算符用于检查值是否在可迭代对象中存在。在 Pandas 的上下文中，我们可以使用 'in' 运算符来验证值是否在 DataFrame 中存在。让我们考虑两个示例，演示如何使用 'in' 运算符检查数据框中值的存在。

示例 1：检查 DataFrame 列中的值

在本例中，我们创建了一个包含两列的 DataFrame：'Name' 和 'Age'。我们想要检查值 'Alice' 是否存在于 'Name' 列中。通过使用 'in' 运算符，我们使用 ".values" 属性将该值与 'Name' 列中存在的值进行比较。

请考虑以下代码。

import pandas as pd

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Emily'],'Age': [25, 30, 28, 35]})

# Check if a value exists in the 'Name' column
value = 'Alice'
if value in df['Name'].values:
   print(f"{value} exists in the DataFrame.")
else:
   print(f"{value} does not exist in the DataFrame.")

输出

如果找到该值，则显示相应的邮件；否则，将打印不同的邮件。

执行此代码时，将产生以下输出：

Alice exists in the DataFrame.

示例 2：检查 DataFrame 中的值

在本例中，我们想要检查值 '28' 是否存在于 DataFrame 中的任何位置。我们使用 "in" 运算符使用 ".values" 属性将该值与 DataFrame 中的所有值进行比较。

请考虑以下代码：

import pandas as pd

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Emily'],'Age': [25, 30, 28, 35]})

# Check if a value exists in the DataFrame
value = 28
if value in df.values:
   print(f"{value} exists in the DataFrame.")
else:
   print(f"{value} does not exist in the DataFrame.")

输出

如果该值存在，则显示相应的邮件；否则，将打印不同的邮件。

执行此代码时，将产生以下输出：

28 exists in the DataFrame.

使用 "not in" 运算符检查值

在本例中，我们创建了一个包含两列的 DataFrame："Name" 和 "Age"。我们的目标是检查值 "Michael" 是否不存在于 'Name' 列中。

通过使用 "not in" 运算符，我们使用 ".values" 属性将该值与 "Name" 列中的值进行比较。

请考虑以下代码。

import pandas as pd

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Emily'],'Age': [25, 30, 28, 35]})

# Check if a value does not exist in the 'Name' column
value = 'Michael'
if value not in df['Name'].values:
   print(f"{value} does not exist in the DataFrame.")
else:
   print(f"{value} exists in the DataFrame.")

输出

如果未找到该值，则显示相应的邮件；否则，将打印不同的邮件。

执行此代码时，将产生以下输出：

Michael does not exist in the DataFrame.

结论

在本教程中，我们探讨了如何在 Pandas 中使用 "in" 和 "not in" 运算符来检查 DataFrame 中值的存在或不存在。通过利用这些运算符，我们可以有效地确定特定列或整个 DataFrame 中值的存在或不存在。

通过提供的代码示例，我们演示了如何使用 'in' 运算符来检查值是否存在于 DataFrame 列中或整个 DataFrame 中。此外，我们展示了如何使用 'not in' 运算符来检查值的不存在。

通过使用这些运算符，分析师和数据科学家可以有效地验证数据的存在或不存在，使他们能够根据 DataFrame 结构中可用的信息做出明智的决策。

总之，Pandas 中的 "in" 和 "not in" 运算符为值存在和不存在检查提供了强大的工具，有助于高效地进行数据探索和分析。