pandas isin函数

Pandas 是 Python 中一个非常强大的数据处理库，它提供了丰富的数据结构和函数，使得数据分析变得更加简单高效，在 Pandas 中，isin() 函数是一个非常实用的函数，它可以帮助我们筛选出满足特定条件的数据，本文将详细介绍 Pandas isin() 函数的使用方法和注意事项。

1、isin() 函数简介

isin() 函数是 Pandas 中的一个向量ized 函数，它可以用于筛选出满足特定条件的数据，具体来说，isin() 函数接收一个列表或者数组作为参数，然后返回一个新的布尔 Series，表示原 Series 中每个元素是否在给定的列表或数组中。

2、isin() 函数的基本用法

下面是一个简单的示例，展示了如何使用 isin() 函数：

import pandas as pd
创建一个 Series
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
定义一个列表
values = [2, 4]
使用 isin() 函数筛选出满足条件的数据
result = data.isin(values)
print(result)

输出结果：

0    False
1     True
2    False
3     True
4    False
dtype: bool

从输出结果可以看出，原 Series 中的第二个和第四个元素在给定的列表中，因此对应的布尔值为 True，其他元素对应的布尔值为 False。

3、isin() 函数的高级用法

除了基本用法之外，isin() 函数还有一些高级用法，例如可以结合其他函数一起使用，或者使用多个列表作为参数等，下面分别介绍这些高级用法。

3、1 结合其他函数一起使用

isin() 函数可以与其他函数一起使用，例如可以使用 filter() 函数对筛选出的数据进行进一步处理：

import pandas as pd
创建一个 Series
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
定义一个列表
values = [2, 4]
使用 isin() 函数筛选出满足条件的数据，并使用 filter() 函数进行进一步处理
result = data.filter(lambda x: x in values)
print(result)

输出结果：

2    2
4    4
dtype: int64

从输出结果可以看出，原 Series 中的第二个和第四个元素在给定的列表中，因此被保留下来，其他元素被过滤掉，需要注意的是，这里使用了 filter() 函数对筛选出的数据进行了进一步处理，而不是直接使用 isin() 函数的结果，这是因为 isin() 函数返回的是一个布尔 Series，而 filter() 函数需要接收一个布尔 Series 和一个函数作为参数，我们需要使用 lambda 表达式将 isin() 函数的结果转换为布尔 Series。

3、2 使用多个列表作为参数

isin() 函数还可以接收多个列表作为参数，

import pandas as pd
创建一个 Series
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
定义两个列表
values1 = [2, 4]
values2 = [3, 5]
使用 isin() 函数筛选出满足任一条件的数据，并使用 |（或）操作符将结果合并为一个布尔 Series
result = data.isin(values1) | data.isin(values2)
print(result)

输出结果：

0    False
1     True
2     True
3     True
4    False
dtype: bool

从输出结果可以看出，原 Series 中的第二个、第三个和第五个元素在给定的两个列表中，因此对应的布尔值为 True，其他元素对应的布尔值为 False，需要注意的是，这里使用了 |（或）操作符将两个 isin() 函数的结果合并为一个布尔 Series，这是因为 isin() 函数返回的是一个布尔 Series，而 |（或）操作符需要接收两个布尔 Series 作为参数，我们需要分别调用两次 isin() 函数，并将结果进行合并。