如何检查数据点是否在 pandas 列中 - Python

在处理数据时，经常需要检查某个数据点是否在一个特定的 pandas 列中。这在数据清洗和数据分析等方面都是非常有用的。

下面介绍几种方法来检查数据点是否在 pandas 列中。

方法一：使用 in 运算符

使用 in 运算符可以判断一个数据点是否在一个列表中。因此，我们可以先将 pandas 列转换为列表，再使用 in 运算符判断数据点是否在该列表中。

import pandas as pd

# 创建一个含有重复数据的 pandas 列
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 9]})

# 判断数据点是否在该列中
if 1 in df['col1'].tolist():
    print("数据点在该列中")
else:
    print("数据点不在该列中")

输出结果为：

数据点在该列中

方法二：使用 pandas.Series.isin 方法

pandas.Series.isin 方法可以判断一个 Series 中的值是否在一个列表中。

import pandas as pd

# 创建一个含有重复数据的 pandas 列
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 9]})

# 判断数据点是否在该列中
if df['col1'].isin([1]).any():
    print("数据点在该列中")
else:
    print("数据点不在该列中")

输出结果为：

数据点在该列中

方法三：使用 pandas.Series.unique 和 numpy.in1d 方法

pandas.Series.unique 方法返回 Series 中的唯一值，numpy.in1d 方法则可以判断一个数组中的值是否在另一个数组中。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个含有重复数据的 pandas 列
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 9]})

# 判断数据点是否在该列中
if np.in1d(1, df['col1'].unique()):
    print("数据点在该列中")
else:
    print("数据点不在该列中")

输出结果为：

数据点在该列中

以上就是检查数据点是否在 pandas 列中的几种方法。根据具体的需求，选择不同的方法可以提高代码的效率。