pandas中isin 函式及其逆函式使用

我使用這個函式就是用來清洗資料，刪選過濾掉dataframe中一些行。

這裡你需要知道dateframe中布林索引這個東西，可以用滿足布林條件的列值來過濾資料，如下

>>> df=pd.dataframe(np.random.randn(4,4),columns=['a','b','c','d'])

>>> df
a         b         c         d
0 -0.018330
2.093506 -0.086293 -2.150479
10.104931 -0.271810 -0.054599
0.361612
20.590216
0.218049
0.157213
0.643540
3 -0.254449 -0.593278 -0.150455 -0.244485
>>> df.a>0
#布林索引
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1true
2true
3false
name: a, dtype: bool
#布林索引應用
>>> df[df.a>0]
a         b         c         d
10.104931 -0.271810 -0.054599
0.361612
20.590216
0.218049
0.157213
0.643540
>>>

新增一列e

>>> df['e']=['a','a','c','b']

>>> df
a         b         cde
0 -0.018330
2.093506 -0.086293 -2.150479  a
10.104931 -0.271810 -0.054599
0.361612  a
20.590216
0.218049
0.157213
0.643540  c
3 -0.254449 -0.593278 -0.150455 -0.244485  b
>>> df.e.isin(['a','c'])
0true
1true
2true
3false
name: e, dtype: bool
>>> df.isin(['b','c'])#整個df也同樣適用
a      b      cde
0false
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1false
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2false
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true
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#應用》 df[df.e.isin(['a','c'])]
a         b         cde
0 -0.018330
2.093506 -0.086293 -2.150479  a
10.104931 -0.271810 -0.054599
0.361612  a
20.590216
0.218049
0.157213
0.643540  c
>>>

同時對多個列過濾，可以如下使用

df[df[某列].isin(條件)&df[某列].isin(條件)]

#應用》 df.d=[0,1,0,2]
>>> df[df.e
.isin(['a','d'])&df.d
.isin([0,])]
a         b         c  d  e
0 -0.01833
2.093506 -0.086293
0  a

不推薦，你試一下就知道

df.isin()

#應用》 df.d=[0,1,0,2]
>>> df
a         b         c  d  e
0 -0.018330
2.093506 -0.086293
0  a
10.104931 -0.271810 -0.054599
1  a
20.590216
0.218049
0.157213
0  c
3 -0.254449 -0.593278 -0.150455
2  b
>>> df[df.isin()]
a   b   c    d    e
0 nan nan nan  0.0    a
1 nan nan nan  nan    a
2 nan nan nan  0.0  nan
3 nan nan nan  nan  nan
#沒錯這不適合選出一行
>>> df.isin()
a      b      c      d      e
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1false
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2false
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3false
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告訴你沒有isnotin，它的反函式就是在前面加上~，其他用法同上。

pandas中的isin函式詳解

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