Pandas.Index.isin（）因大数据集而失败

Question

这是一个例子

创建一个包含100M相同行的表：

>>> df = pd.DataFrame([('20170101', 'TULIP', 'FLOWER')] * 100000000, columns = ['DATE', 'NAME', 'TYPE'])

将前2列设为索引：

>>> df.set_index(['DATE', 'NAME'], inplace=True)

然后检查索引是否在[('20170101', 'TULIP')]中，对于所有行都应该为真：

>>> df.index.isin([('20170101', 'TULIP')])
array([False, False, False, ..., False, False, False], dtype=bool)

所以Pandas给出的结果是错误的 - 它的全部都是False。实际上，如果我只检查前1M行，它会给出正确的结果：

>>> df[:1000000].index.isin([('20170101', 'TULIP')])
array([ True,  True,  True, ...,  True,  True,  True], dtype=bool)

这是熊猫的错误​​吗？或者我错过了什么？

Answer 1

Per @Jeff在对OP的评论中，这个问题将在版本0.21中修复。