Funzione Pandas DataFrame DataFrame.isin()
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Sintassi di
pandas.DataFrame.isin(values)
-
Codici di esempio:
DataFrame.isin()
coniterabile
come input -
Codici di esempio:
DataFrame.isin()
conDictionary
come input -
Codici di esempio:
DataFrame.isin()
conSeries
come input -
Codici di esempio:
DataFrame.isin()
conDataFrame
come input
La funzione pandas.DataFrame.isin(values)
controlla se ogni elemento nel DataFrame del chiamante contiene il valore specificato nei values
di input.
Sintassi di pandas.DataFrame.isin(values)
DataFrame.isin(values)
Parametri
values |
iterabile - lista , tupla , set , ecc. Dizionario , Series DataFrame |
Ritorno
Restituisce un DataFrame
di booleani della stessa dimensione del chiamante DataFrame
che indica se ogni elemento contiene i valori
di input.
Codici di esempio: DataFrame.isin()
con iterabile
come input
Quando il Python iterabile
è l’input, la funzione Pandas DataFrame.isin()
controlla se ogni valore in DataFrame
contiene un valore in iterabile
.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Sales': [100, 200], 'Profit': [200, 400]})
df = df.isin([200, 400])
print(df)
Il chiamante DataFrame
è
Sales Profit
0 100 200
1 200 400
Produzione:
Sales Profit
0 False True
1 True True
Qui, 200 e 400 presenti nella lista [200, 400]
, quindi, i valori nel DataFrame
restituito i cui valori originali sono 200 e 400 sono True
. 100
non è nell’lista [200, 400]
, quindi, il valore nella sua posizione restituisce False
.
Codici di esempio: DataFrame.isin()
con Dictionary
come input
Se il tipo di valore di input è Dizionario
, la funzione isin()
controlla non solo i valori ma anche la chiave
. Restituisce True
solo quando il nome della colonna è lo stesso della chiave
e il valore della cella contiene il valore
del dizionario.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Sales": [100, 200], "Profit": [200, 400]})
df = df.isin({"Sales": [200, 400]})
print(df)
Produzione:
Sales Profit
0 False False
1 True False
Nel primo esempio, i valori delle colonne Profit
sono entrambi True
ma sono False
in questo esempio perché il nome della colonna è diverso dalla chiave
nel dizionario di input.
Restituisce True
nella colonna Sales
se il valore è contenuto nel valore
del dizionario - [200, 400]
.
Codici di esempio: DataFrame.isin()
con Series
come input
Se il tipo di valore di input è Pandas Series
, la funzione isin()
controlla se l’elemento per colonna è uguale al valore nello stesso indice dell’input Series
.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Sales": [100, 200], "Profit": [200, 400]})
valueSeries = pd.Series([200, 400])
print(valueSeries)
df = df.isin(valueSeries)
print(df)
Produzione:
0 200
1 400
dtype: int64
Sales Profit
0 False True
1 False True
Gli elementi nella colonna Profit
sono gli stessi nell’input Series
per quanto riguarda gli elementi, quindi restituisce True
per entrambi gli elementi in quella colonna.
Codici di esempio: DataFrame.isin()
con DataFrame
come input
Se il tipo di valore di input è Pandas DataFrame
, la funzione isin()
controlla che ogni elemento nel chiamante DataFrame
sia uguale all’elemento dell’input DataFrame
nella stessa posizione.
Restituisce True
quando i valori sono identici o False
in caso di mancata corrispondenza.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Sales": [100, 200], "Profit": [200, 400]})
print(df)
valueDf = pd.DataFrame({"Sales": [100, 200], "Profit": [200, 300]})
print(valueDf)
df = df.isin(valueDf)
print(df)
Produzione:
Sales Profit
0 100 200
1 200 400
Sales Profit
0 100 200
1 200 300
Sales Profit
0 True True
1 True False
Il valore nella posizione (1, 1)
restituisce False
perché i valori sono diversi tra il DataFrame del chiamante e il DataFrame di input.
isin()
controlla non solo il valore in termini di elemento, ma controlla anche se il nome della colonna è identico. Restituisce False
se i nomi delle colonne sono diversi anche se il valore è lo stesso in questi due DataFrame.Founder of DelftStack.com. Jinku has worked in the robotics and automotive industries for over 8 years. He sharpened his coding skills when he needed to do the automatic testing, data collection from remote servers and report creation from the endurance test. He is from an electrical/electronics engineering background but has expanded his interest to embedded electronics, embedded programming and front-/back-end programming.
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