Pandas DataFrame Isin Methode

Einführung

In diesem Lab werden wir die isin()-Methode des pandas DataFrames kennenlernen. Mit dieser Methode können wir überprüfen, ob jedes Element in einem DataFrame in bestimmten Werten enthalten ist. Wenn wir diese Methode auf einen DataFrame anwenden, wird ein neues DataFrame mit booleschen Werten zurückgegeben, wobei True angibt, dass das Element in den angegebenen Werten vorhanden ist, und False, dass es nicht ist.

Tipps für die VM

Nachdem die VM gestartet ist, klicken Sie in der linken oberen Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu öffnen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen von Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback ab, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Importieren der erforderlichen Bibliotheken

Zunächst müssen wir die pandas-Bibliothek importieren:

import pandas as pd

Erstellen eines DataFrames

Als nächstes erstellen wir einen DataFrame, um die isin()-Methode zu demonstrieren:

df = pd.DataFrame({'a': [2, 4], 'b': [2, 0], 'c': [3, 5]})

Überprüfen von Werten mit der isin()-Methode und einer Liste

Wir können die isin()-Methode verwenden, um zu überprüfen, ob jedes Element im DataFrame in einer Liste von Werten vorhanden ist. Dies gibt ein DataFrame mit booleschen Werten zurück.

list_values = [2, 3]
df_1 = df.isin(list_values)
print(df_1)

Überprüfen von Werten mit der isin()-Methode und einer Series

Wir können auch die isin()-Methode mit einer Series verwenden, um zu überprüfen, ob jedes Element im DataFrame in der Series vorhanden ist. Dies gibt ein DataFrame mit booleschen Werten zurück.

series_values = pd.Series([2, 0, 3])
df_2 = df.isin(series_values)
print(df_2)

Überprüfen von Werten mit der isin()-Methode und einem anderen DataFrame

Die isin()-Methode kann auch mit einem anderen DataFrame verwendet werden, um zu überprüfen, ob jedes Element im ersten DataFrame im zweiten DataFrame vorhanden ist. Dies gibt ein DataFrame mit booleschen Werten zurück.

df_3 = pd.DataFrame({'a': [0, 4], 'b': [1, 0], 'c': [3, 2]})
df_4 = df.isin(df_3)
print(df_4)

Überprüfen von Werten mit der isin()-Methode und einem Dictionary

Schließlich können wir die isin()-Methode mit einem Dictionary verwenden, um zu überprüfen, ob jedes Element im DataFrame in den Dictionary-Werten vorhanden ist. Dies gibt ein DataFrame mit booleschen Werten zurück.

dict_values = {'a': [2, 1]}
df_5 = df.isin(dict_values)
print(df_5)

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man die isin()-Methode des pandas DataFrames verwendet, um zu überprüfen, ob jedes Element in einem DataFrame in bestimmten Werten enthalten ist. Wir haben Beispiele gesehen, wie die isin()-Methode mit Listen, Series, anderen DataFrames und Dictionaries verwendet wird. Die isin()-Methode ist ein nützliches Werkzeug zum Filtern und Manipulieren von DataFrame-Daten basierend auf bestimmten Werten.