Question

我有这个令人难以忍受的烦恼问题（我对python很新）

df=pd.DataFrame[{'col1':['1','2','3','4']}]

col1=df['col1']

为什么col1[1] in col1会返回False？

Answer 1

对于支票值，请使用boolean indexing：

#get value where index is 1
print (col1[1])
2 
#more common with loc
print (col1.loc[1])
2

print (col1 == '2')
0    False
1     True
2    False
3    False
Name: col1, dtype: bool

如果需要获取行：

print (col1[col1 == '2'])
1    2
Name: col1, dtype: object

使用or检查多个值：

print (col1.isin(['2', '4']))
0    False
1     True
2    False
3     True
Name: col1, dtype: bool 

print (col1[col1.isin(['2', '4'])])
1    2
3    4
Name: col1, dtype: object

in用于测试会员资格docs：

在Series测试中使用Python in运算符测试索引中的成员资格，而不是值中的成员资格。

如果这种行为令人惊讶，请记住，在Python字典中使用in来测试键，而不是值，而Series类似于dict。要测试值的成员资格，请使用方法 isin（）：

对于DataFrames，同样适用于列轴，测试列名列表中的成员资格。

#1 is in index
print (1 in col1)
True

#5 is not in index
print (5 in col1)
False

#string 2 is not in index
print ('2' in col1)
False

#number 2 is in index
print (2 in col1)
True

您尝试在索引值中找到字符串2：

print (col1[1])
2

print (type(col1[1]))
<class 'str'>

print (col1[1] in col1)
False

Answer 2

我可能会丢失一些东西，这是几年后的事，但是当我读到这个问题时，您正在尝试使用in关键字来处理您的熊猫系列吗？所以大概想做：

col1[1] in col1.values

由于如上所述，pandas正在浏览索引，因此您需要专门要求它查看序列的值，而不是索引。

在熊猫系列中寻找值 - Python3

2 个答案: