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この実験では、pandas DataFrameのisin()メソッドについて学びます。このメソッドを使用すると、DataFrameの各要素が指定された値に含まれているかどうかを確認できます。このメソッドをDataFrameに適用すると、ブール値の新しいDataFrameが返され、Trueは要素が指定された値に含まれていることを示し、Falseは含まれていないことを示します。
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まず、pandasライブラリをインポートする必要があります。
import pandas as pd次に、isin()メソッドを示すためにDataFrameを作成しましょう。
df = pd.DataFrame({'a': [2, 4], 'b': [2, 0], 'c': [3, 5]})isin()メソッドを用いた値のチェックDataFrameの各要素が値のリストに含まれているかどうかを確認するために、isin()メソッドを使用できます。これは、ブール値のDataFrameを返します。
list_values = [2, 3]
df_1 = df.isin(list_values)
print(df_1)isin()メソッドを用いた値のチェックDataFrameの各要素がSeriesに含まれているかどうかを確認するために、Seriesを使ってisin()メソッドを使用することもできます。これは、ブール値のDataFrameを返します。
series_values = pd.Series([2, 0, 3])
df_2 = df.isin(series_values)
print(df_2)isin()メソッドを用いた値のチェックisin()メソッドは、1つ目のDataFrameの各要素が2つ目のDataFrameに含まれているかどうかを確認するために、別のDataFrameと共に使用することもできます。これは、ブール値のDataFrameを返します。
df_3 = pd.DataFrame({'a': [0, 4], 'b': [1, 0], 'c': [3, 2]})
df_4 = df.isin(df_3)
print(df_4)isin()メソッドを用いた値のチェック最後に、DataFrameの各要素が辞書の値に含まれているかどうかを確認するために、辞書を使ってisin()メソッドを使用することができます。これは、ブール値のDataFrameを返します。
dict_values = {'a': [2, 1]}
df_5 = df.isin(dict_values)
print(df_5)この実験では、pandasのDataFrameのisin()メソッドを使って、DataFrameの各要素が指定された値に含まれているかどうかを確認する方法を学びました。リスト、Series、他のDataFrame、辞書を使ったisin()メソッドの使用例を見ました。isin()メソッドは、指定された値に基づいてDataFrameのデータをフィルタリングして操作するための便利なツールです。
