En essayant de déterminer si une valeur spécifique existe dans une colonne Pandas, une tentative d'utilisation de if x dans df['id'] a produit des résultats inattendus. Même lorsqu'une valeur absente (par exemple 43) était fournie, la méthode indiquait toujours sa présence. Cela soulève la question : comment pouvons-nous déterminer efficacement l'existence d'une valeur spécifique dans une colonne Pandas ?
Lors de l'utilisation de l'opérateur in avec un Pandas Série, il évalue la présence de la valeur dans l'index, pas parmi les valeurs. Ceci est démontré dans l'exemple suivant :
s = pd.Series(list('abc')) print(1 in s) # Output: True print('a' in s) # Output: False
Pour déterminer la présence d'une valeur dans une colonne, d'autres méthodes peuvent être utilisées :
1. Vérification des valeurs uniques :
Examinez si la valeur est présente parmi les valeurs uniques de la colonne :
print('a' in s.unique()) # Output: True
2. Utilisation des ensembles Python :
Convertissez les valeurs de colonne en un ensemble et vérifiez l'existence de la valeur :
print('a' in set(s)) # Output: True
3. Vérification directe des valeurs :
Pour des raisons d'efficacité, il peut être préférable de vérifier la valeur directement par rapport au tableau de colonnes :
print('a' in s.values) # Output: True
En mettant en œuvre ces méthodes, nous pouvons efficacement déterminez la présence d'une valeur spécifique dans une colonne Pandas et évitez le problème susmentionné rencontré avec l'approche if x in df['id'].
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