在尝试确定 Pandas 列中是否存在特定值时,尝试使用 if x in df['id'] 产生了意想不到的结果。即使提供了不存在的值(例如 43),该方法仍然表明它的存在。这就提出了一个问题:我们如何有效地确定 Pandas 列中是否存在特定值?
在 Pandas 中使用 in 运算符时系列,它评估索引中值的存在,而不是值之间的存在。以下示例对此进行了演示:
s = pd.Series(list('abc')) print(1 in s) # Output: True print('a' in s) # Output: False
要确定列中值的存在,可以采用其他方法:
1.检查唯一值:
检查该值是否存在于该列的唯一值中:
print('a' in s.unique()) # Output: True
2.使用 Python 集合:
将列值转换为集合并检查值是否存在:
print('a' in set(s)) # Output: True
3.直接检查值:
为了提高效率,最好直接针对列数组检查值:
print('a' in s.values) # Output: True
通过实现这些方法,我们可以有效地确定 Pandas 列中是否存在特定值,并避免上述 if x in df['id'] 方法遇到的问题。
以上是如何准确判断Pandas列中的值存在?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!