使用 Python Pandas 中的"in"和"not in"运算符检查 DataFrame 中是否存在值
Pandas 是一个功能强大的 Python 库，广泛用于数据操作和分析。使用 DataFrame 时，通常需要检查数据集中是否存在特定值。在本教程中，我们将探讨如何使用 Pandas 中的"in"和"not in"运算符来确定 DataFrame 中是否存在值。
使用"in"运算符检查值
Python 中的"in"运算符用于检查可迭代对象中是否存在值。在 Pandas 上下文中，我们可以使用"in"运算符来验证 DataFrame 中是否存在值。让我们考虑两个示例，它们演示了如何使用"in"运算符来检查数据框中值的存在性。
示例 1:检查数据框列中的值
在此示例中，我们创建一个包含两列的数据框:"Name"和"Age"。我们想要检查"Name"列中是否存在值"Alice"。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。
请考虑下面显示的代码。
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Emily'],'Age': [25, 30, 28, 35]})
# 检查"Name"列中是否存在值
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，则显示相应的消息；否则，将打印不同的消息。
执行此代码时，它将产生以下输出 -
Alice 存在于 DataFrame 中。
示例 2:检查 DataFrame 中的值
在此示例中，我们要检查值"28"是否存在于 DataFrame 中的任何地方。我们利用"in"运算符使用".values"属性将该值与 DataFrame 中的所有值进行比较。
考虑下面显示的代码 -
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Emily'],'Age': [25, 30, 28, 35]})
# 检查 DataFrame 中是否存在值
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
如果值存在，则显示相应的消息；否则，将打印不同的消息。
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
在此示例中，我们创建一个包含两列的 DataFrame:"Name"和"Age"。我们旨在检查"Name"列中是否存在值"Michael"。
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。
请考虑下面显示的代码。
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Emily'],'Age': [25, 30, 28, 35]})
# 检查"Name"列中是否存在值
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，则显示相应的消息；否则，将打印不同的消息。
执行此代码时，它将产生以下输出 -
Michael does not exist in the DataFrame.
结论
在本教程中，我们探讨了如何利用 Pandas 中的"in"和"not in"运算符来检查 DataFrame 中值的存在与否。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 中值的存在与否
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 DataFrame 列中或整个 DataFrame 中是否存在值。此外，我们还展示了如何使用"not in"运算符来检查值是否存在。
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与否，使他们能够根据 DataFrame 结构中的可用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，有助于实现高效的数据探索和分析。
