【Python】进阶学习：pandas--isin()用法详解

【Python】进阶学习：pandas–isin()用法详解

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🌵文章目录🌵

• 📚 一、pandas库简介
• 🔍 二、isin()方法基础
• • 📋 示例1：筛选DataFrame中的特定值
  • 📋 示例2：结合多个条件筛选
  • 🎯 三、高级用法与技巧
  • • 📋 示例3：筛选DataFrame中多个列的值
    • 📋 示例4：结合set数据结构使用isin()
    • 🎉 四、总结
    • 🤝 五、期待与你共同进步

      📚 一、pandas库简介

        pandas是Python中一个非常流行的数据处理库，它提供了大量的数据结构（如Series和DataFrame）以及数据分析工具，使得数据处理变得既简单又高效。在pandas中，isin()是一个非常重要的方法，它允许我们根据一个值列表来筛选数据。

      🔍 二、isin()方法基础

        isin()方法用于过滤数据框（DataFrame）或序列（Series）中的值，仅保留在给定列表中出现的值。

      📋 示例1：筛选DataFrame中的特定值

      假设我们有一个DataFrame df，其中包含学生的信息：

      import pandas as pd
      # 创建一个示例DataFrame
      data = {
          'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
          'Subject': ['Math', 'Science', 'Math', 'History', 'Science'],
          'Score': [90, 85, 92, 78, 88]
      }
      df = pd.DataFrame(data)
      # 筛选Subject列为'Math'或'Science'的学生
      selected_students = df[df['Subject'].isin(['Math', 'Science'])]
      print(selected_students)
      

      输出：

            Name  Subject  Score
      0    Alice     Math     90
      1      Bob  Science     85
      2  Charlie     Math     92
      4      Eve  Science     88
      

      📋 示例2：结合多个条件筛选

      isin()方法可以与其他条件筛选方法结合使用，以创建更复杂的筛选条件。

      import pandas as pd
      # 创建一个示例DataFrame
      data = {
          'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
          'Subject': ['Math', 'Science', 'Math', 'History', 'Science'],
          'Score': [90, 85, 92, 78, 88]
      }
      df = pd.DataFrame(data)
      # 筛选Score大于85且Subject为'Math'或'Science'的学生
      combined_filter = df[(df['Score'] > 85) & df['Subject'].isin(['Math', 'Science'])]
      print(combined_filter)
      

      输出：

            Name  Subject  Score
      0    Alice     Math     90
      2  Charlie     Math     92
      4      Eve  Science     88
      

      🎯 三、高级用法与技巧

        isin()方法不仅限于简单的值匹配，还可以与其他pandas功能结合使用，以实现更高级的数据筛选。

      📋 示例3：筛选DataFrame中多个列的值

      我们可以同时检查多个列中的值是否存在于给定的列表中。

      import pandas as pd
      # 创建一个示例DataFrame
      data = {
          'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
          'Subject': ['Math', 'Science', 'Math', 'History', 'Science'],
          'Score': [90, 85, 92, 78, 88]
      }
      df = pd.DataFrame(data)
      # 筛选Name为'Alice'或'Charlie'，且Subject为'Math'或'Science'的学生
      multi_column_filter = df[(df['Name'].isin(['Alice', 'Charlie']) & df['Subject'].isin(['Math', 'Science']))]
      print(multi_column_filter)
      

      输出：

            Name Subject  Score
      0    Alice    Math     90
      2  Charlie    Math     92
      

      📋 示例4：结合set数据结构使用isin()

      使用set数据结构可以更有效地执行isin()操作，尤其是当比较值列表非常大时。

      import pandas as pd
      # 创建一个示例DataFrame
      data = {
          'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
          'Subject': ['Math', 'Science', 'Math', 'History', 'Science'],
          'Score': [90, 85, 92, 78, 88]
      }
      df = pd.DataFrame(data)
      # 将要匹配的值转换为set以提高效率
      subjects_set = {'Math', 'Science'}
      # 筛选Subject列为'Math'或'Science'的学生
      set_filter = df[df['Subject'].isin(subjects_set)]
      print(set_filter)
      

      输出:

            Name  Subject  Score
      0    Alice     Math     90
      1      Bob  Science     85
      2  Charlie     Math     92
      4      Eve  Science     88
      

      🎉 四、总结

        isin()是pandas中一个非常实用的方法，它允许我们根据给定的值列表来筛选数据。通过结合不同的条件和技巧，我们可以实现复杂的数据筛选任务。在使用isin()方法时，保持代码清晰、高效和易于维护非常重要。通过遵循最佳实践，我们可以确保筛选操作能够快速、准确地返回所需的结果。

      🤝 五、期待与你共同进步

        在数据处理的旅程中，我们始终在学习和成长。希望这篇博客能够帮助你更好地理解和应用pandas中的isin()方法。如果你有任何疑问或建议，欢迎在评论区留言，我们一起探讨和学习。同时，也期待你分享你的经验和见解，让我们共同进步！