Pandas 列内の値の存在を正確に判断するにはどうすればよいですか?

Pandas 列内の特定の値の存在を確認する

Pandas 列内に特定の値が存在するかどうかを確認しようとしているときに、if x in を使用しようとする試みdf['id'] は予期しない結果を生成しました。存在しない値 (例: 43) が指定された場合でも、メソッドはその存在を示しました。ここで疑問が生じます: Pandas 列内の特定の値の存在を効果的に判断するにはどうすればよいですか?

Pandas シリーズでの in 演算子の動作を理解する

Pandas で in 演算子を使用する場合シリーズでは、値の間ではなく、インデックス内の値の存在が評価されます。これを次の例で示します。

s = pd.Series(list('abc'))
print(1 in s)  # Output: True
print('a' in s)  # Output: False

値の存在を判断するための代替手段

列内の値の存在を判断するには、他の方法を使用できます。

1.一意の値の確認:

列の一意の値の中に値が存在するかどうかを調べます:

print('a' in s.unique())  # Output: True

2. Python セットの使用:

列の値をセットに変換し、値の存在を確認します:

print('a' in set(s))  # Output: True

3.値の直接チェック:

効率を高めるため、列配列に対して値を直接チェックすることが望ましい場合があります:

print('a' in s.values)  # Output: True

これらのメソッドを実装することで、効果的に次のことができます。 Pandas 列内の特定の値の存在を判断し、if x in df['id'] アプローチで発生する前述の問題を回避します。

以上がPandas 列内の値の存在を正確に判断するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。