我有一个pandas Dataframe,它使用列userid
和itemid
创建了一个多索引。 df看起来像这样
0 1 2
userid itemid
007 5000 9 4 3
007 4000 6 7 1
009 3000 1 2 3
我想检查数据帧df中是否存在索引[007,6000]。我怎样才能做到这一点。如果我运行以下代码,则会出现错误TypeError: unhashable type: 'list'
。
if [007, 6000] in df.index:
print('it works')
答案 0 :(得分:3)
为此 -
df
0 1 2
userid itemid
7 5000 9 4 3
4000 6 7 1
9 3000 1 2 3
df.index.values
array([(7, 5000), (7, 4000), (9, 3000)], dtype=object)
您可以使用df.index.isin
。
df.index.isin([(7, 5000)])
array([ True, False, False], dtype=bool)
这为您提供了一个与对应的掩码,其中可以找到该值。如果您只是想知道它是否存在,请将np.ndarray.any
与isin
结合使用。
df.index.isin([(7, 5000)]).any()
True
df.index.isin([(7, 6000)]).any()
False
答案 1 :(得分:0)
使用Index.isin
:
df = df.index.isin([('007','5000')])
print (df)
[ True False False]
答案 2 :(得分:0)
pd.MultiIndex
投射到 list
并检查 list
中是否存在import pandas as pd
mi = pd.MultiIndex.from_tuples(
[(7, 5000), (7, 4000), (8, 3000)], names=['usedId', 'itemId'])
df = pd.DataFrame([[9, 4, 3], [6, 7, 1], [1, 2, 3]], index=mi)
print('df:', df, sep='\n', end='\n\n')
print('mi:', mi, sep='\n', end='\n\n')
print('Check for elements in Multi-Index:')
print('\t(7, 4000) in mi.to_list():', (7, 4000) in mi.to_list())
print('\t(7, 99) in mi.to_list():', (7, 99) in mi.to_list())
df:
0 1 2
usedId itemId
7 5000 9 4 3
4000 6 7 1
8 3000 1 2 3
mi:
MultiIndex([(7, 5000),
(7, 4000),
(8, 3000)],
names=['usedId', 'itemId'])
Check for elements in Multi-Index:
(7, 4000) in mi.to_list(): True
(7, 99) in mi.to_list(): False