使用 Python Pandas 中的 'in' 和 'not in' 運算子檢查 DataFrame 中是否存在值

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Pandas 是一個功能強大的 Python 庫，廣泛用於資料處理和分析。在處理 DataFrame 時，經常需要檢查特定值是否在資料集中存在。在本教程中，我們將探討如何在 Pandas 中使用 'in' 和 'not in' 運算子來確定 DataFrame 中值的存在或不存在。

使用 "in" 運算子檢查值

Python 中的 'in' 運算子用於檢查值是否在可迭代物件中存在。在 Pandas 的上下文中，我們可以使用 'in' 運算子來驗證值是否在 DataFrame 中存在。讓我們考慮兩個示例，演示如何使用 'in' 運算子檢查資料框中值的存在。

示例 1：檢查 DataFrame 列中的值

在本例中，我們建立了一個包含兩列的 DataFrame：'Name' 和 'Age'。我們想要檢查值 'Alice' 是否存在於 'Name' 列中。透過使用 'in' 運算子，我們使用 ".values" 屬性將該值與 'Name' 列中存在的值進行比較。

請考慮以下程式碼。

import pandas as pd

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Emily'],'Age': [25, 30, 28, 35]})

# Check if a value exists in the 'Name' column
value = 'Alice'
if value in df['Name'].values:
   print(f"{value} exists in the DataFrame.")
else:
   print(f"{value} does not exist in the DataFrame.")

輸出

如果找到該值，則顯示相應的郵件；否則，將列印不同的郵件。

執行此程式碼時，將產生以下輸出：

Alice exists in the DataFrame.

示例 2：檢查 DataFrame 中的值

在本例中，我們想要檢查值 '28' 是否存在於 DataFrame 中的任何位置。我們使用 "in" 運算子使用 ".values" 屬性將該值與 DataFrame 中的所有值進行比較。

請考慮以下程式碼：

import pandas as pd

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Emily'],'Age': [25, 30, 28, 35]})

# Check if a value exists in the DataFrame
value = 28
if value in df.values:
   print(f"{value} exists in the DataFrame.")
else:
   print(f"{value} does not exist in the DataFrame.")

輸出

如果該值存在，則顯示相應的郵件；否則，將列印不同的郵件。

執行此程式碼時，將產生以下輸出：

28 exists in the DataFrame.

使用 "not in" 運算子檢查值

在本例中，我們建立了一個包含兩列的 DataFrame："Name" 和 "Age"。我們的目標是檢查值 "Michael" 是否不存在於 'Name' 列中。

透過使用 "not in" 運算子，我們使用 ".values" 屬性將該值與 "Name" 列中的值進行比較。

請考慮以下程式碼。

import pandas as pd

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Emily'],'Age': [25, 30, 28, 35]})

# Check if a value does not exist in the 'Name' column
value = 'Michael'
if value not in df['Name'].values:
   print(f"{value} does not exist in the DataFrame.")
else:
   print(f"{value} exists in the DataFrame.")

輸出

如果未找到該值，則顯示相應的郵件；否則，將列印不同的郵件。

執行此程式碼時，將產生以下輸出：

Michael does not exist in the DataFrame.

結論

在本教程中，我們探討了如何在 Pandas 中使用 "in" 和 "not in" 運算子來檢查 DataFrame 中值的存在或不存在。透過利用這些運算子，我們可以有效地確定特定列或整個 DataFrame 中值的存在或不存在。

透過提供的程式碼示例，我們演示瞭如何使用 'in' 運算子來檢查值是否存在於 DataFrame 列中或整個 DataFrame 中。此外，我們展示瞭如何使用 'not in' 運算子來檢查值的不存在。

透過使用這些運算子，分析師和資料科學家可以有效地驗證資料的存在或不存在，使他們能夠根據 DataFrame 結構中可用的資訊做出明智的決策。

總之，Pandas 中的 "in" 和 "not in" 運算子為值存在和不存在檢查提供了強大的工具，有助於高效地進行資料探索和分析。