Метод isin() для DataFrame в Pandas

Введение

В этом практическом занятии мы узнаем о методе isin() для DataFrame в pandas. Этот метод позволяет проверить, содержится ли каждый элемент DataFrame в заданных значениях. Применение этого метода к DataFrame возвращает новый DataFrame из булевых значений, где True означает, что элемент присутствует в заданных значениях, а False - что нет.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и приступить к практике в Jupyter Notebook.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы столкнетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импортируем необходимые библиотеки

Сначала нам нужно импортировать библиотеку pandas:

import pandas as pd

Создаем DataFrame

Далее, создадим DataFrame, чтобы продемонстрировать метод isin():

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

Проверяем значения с использованием метода isin() и списка

Мы можем использовать метод isin() для проверки, присутствует ли каждый элемент в DataFrame в списке значений. Это возвращает DataFrame из булевых значений.

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

Проверяем значения с использованием метода isin() и Series

Мы также можем использовать метод isin() с Series для проверки, присутствует ли каждый элемент в DataFrame в Series. Это возвращает DataFrame из булевых значений.

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

Проверяем значения с использованием метода isin() и другого DataFrame

Метод isin() также можно использовать с другим DataFrame для проверки, присутствует ли каждый элемент в первом DataFrame во втором DataFrame. Это возвращает DataFrame из булевых значений.

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

Проверяем значения с использованием метода isin() и словаря

Наконец, мы можем использовать метод isin() с словарем для проверки, присутствует ли каждый элемент в DataFrame среди значений словаря. Это возвращает DataFrame из булевых значений.

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

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали, как использовать метод isin() для DataFrame в pandas для проверки, содержится ли каждый элемент DataFrame в заданных значениях. Мы увидели примеры использования метода isin() со списками, Series, другими DataFrame и словарями. Метод isin() - это полезный инструмент для фильтрации и манипуляции данными DataFrame на основе заданных значений.