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Python中的isin()方法用于篩選出列表中存在于指定集合中的元素。
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在Python的Pandas庫中，isin()是一個非常實用的函數(shù)，主要用于篩選數(shù)據(jù)，這個函數(shù)可以檢查DataFrame或Series對象中的值是否包含在給定的值序列中。
基本用法
isin()函數(shù)的基本用法非常簡單，它接收一個列表作為參數(shù)，然后返回一個布爾型的DataFrame或Series，其中的每個元素都表示原始DataFrame或Series中的相應(yīng)元素是否在給定的列表中。
假設(shè)我們有一個包含多個城市名稱的DataFrame：
import pandas as pd
data = {'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Phoenix']}
df = pd.DataFrame(data)
如果我們想要找出在這個DataFrame中哪些城市是在美國的前五大城市（按照人口排序），我們可以使用isin()函數(shù)：
top_five_cities = ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Phoenix'] result = df['City'].isin(top_five_cities)
在這個例子中，result將是一個布爾型的Series，表示每個城市是否在前五大城市中。
高級用法
除了基本用法之外，isin()函數(shù)還有一些高級用法。
1. 使用字典進行篩選
如果你有一個字典，其中鍵是列名，值是要檢查的值的列表，你也可以使用isin()函數(shù)。
data = {'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Phoenix'],
'State': ['New York', 'California', 'Illinois', 'Texas', 'Arizona']}
df = pd.DataFrame(data)
criteria = {'City': ['New York', 'Los Angeles'], 'State': ['Texas']}
result = df.isin(criteria)
在這個例子中，result將是一個布爾型的DataFrame，表示每行中的每個元素是否在相應(yīng)的列表中。
2. 使用正則表達式進行篩選
isin()函數(shù)還支持使用正則表達式進行篩選，你只需要將正則表達式作為字符串傳遞給isin()函數(shù)即可。
如果我們想要找出所有以"N"開頭的城市，我們可以這樣做：
pattern = '^N' result = df['City'].str.contains(pattern)
在這個例子中，result將是一個布爾型的Series，表示每個城市的名稱是否匹配給定的正則表達式。
相關(guān)問題與解答
問題1：isin()函數(shù)返回的是什么類型的對象？
答：isin()函數(shù)返回的是一個布爾型的DataFrame或Series，其中的每個元素都表示原始DataFrame或Series中的相應(yīng)元素是否在給定的列表中。
問題2：如何使用isin()函數(shù)來篩選出DataFrame中的特定行？
答：你可以先使用isin()函數(shù)生成一個布爾型的DataFrame，然后使用這個DataFrame來篩選原始的DataFrame。df[df['City'].isin(top_five_cities)]將返回一個新的DataFrame，其中只包含前五大城市。
問題3：isin()函數(shù)是否可以接受字典作為參數(shù)？如果可以，如何使用？
答：是的，isin()函數(shù)可以接受一個字典作為參數(shù)，字典的鍵應(yīng)該是列名，值應(yīng)該是要檢查的值的列表。df.isin({'City': ['New York', 'Los Angeles'], 'State': ['Texas']})將返回一個布爾型的DataFrame，表示每行中的每個元素是否在相應(yīng)的列表中。
問題4：isin()函數(shù)是否可以使用正則表達式進行篩選？如果可以，如何使用？
答：是的，isin()函數(shù)可以使用正則表達式進行篩選，你只需要將正則表達式作為字符串傳遞給isin()函數(shù)即可。df['City'].str.contains('^N')將返回一個布爾型的Series，表示每個城市的名稱是否匹配給定的正則表達式。
網(wǎng)站題目：python中isin用法
文章網(wǎng)址：http://m.fisionsoft.com.cn/article/coghdho.html
