【Pandas】pandas Series isin

Pandas2.2 Series

Computations descriptive stats

方法	描述
Series.align(other[, join, axis, level, …])	用于将两个 Series 对齐，使其具有相同的索引
Series.case_when(caselist)	用于根据条件列表对 Series 中的元素进行条件判断并返回相应的值
Series.drop([labels, axis, index, columns, …])	用于从 Series 中删除指定的行或列（对于 Series 来说，通常是删除行）
Series.droplevel(level[, axis])	用于从多层索引（MultiIndex）的 Series 中删除指定的索引层级
Series.drop_duplicates(*[, keep, inplace, …])	用于从 Series 中删除重复的值
Series.duplicated([keep])	用于检测 Series 中的重复值
Series.equals(other)	用于比较两个 Series 对象是否完全相等的方法
Series.first(offset)	用于根据日期偏移量（offset）选择 Series 中时间序列数据的初始部分
Series.head([n])	用于返回 Series 的前 n 个元素
Series.idxmax([axis, skipna])	用于返回 Series 中最大值的索引
Series.idxmin([axis, skipna])	用于返回 Series 中最小值的索引
Series.isin(values)	用于检查 Series 中的每个元素是否存在于给定的值集合 values 中

pandas.Series.isin

当然，pandas.Series.isin(values) 方法用于检查 Series 中的每个元素是否存在于给定的值集合 values 中。这个方法返回一个布尔 Series，其中每个元素表示 Series 中对应位置的元素是否在 values 中。

详细描述

pandas.Series.isin(values) 方法的参数：

• values: 一个列表、集合、Series 或其他可迭代对象，包含要检查的值。

返回值

• 返回一个布尔 Series，其中每个元素为 True 或 False，表示 Series 中对应位置的元素是否在 values 中。

示例代码

import pandas as pd# 创建一个示例 Series
data = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
index = pd.date_range('2023-01-01', periods=10, freq='D')
series = pd.Series(data, index=index)print("Original Series:")
print(series)# 定义要检查的值
values_to_check = [20, 40, 60, 80]# 使用 isin 方法检查 Series 中的元素是否在 values_to_check 中
isin_result = series.isin(values_to_check)
print("\nisin Result:")
print(isin_result)# 使用 isin 方法的结果进行筛选
filtered_series = series[isin_result]
print("\nFiltered Series (only values in values_to_check):")
print(filtered_series)

结果输出

Original Series:
2023-01-01     10
2023-01-02     20
2023-01-03     30
2023-01-04     40
2023-01-05     50
2023-01-06     60
2023-01-07     70
2023-01-08     80
2023-01-09     90
2023-01-10    100
Freq: D, dtype: int64isin Result:
2023-01-01    False
2023-01-02     True
2023-01-03    False
2023-01-04     True
2023-01-05    False
2023-01-06     True
2023-01-07    False
2023-01-08     True
2023-01-09    False
2023-01-10    False
Freq: D, dtype: boolFiltered Series (only values in values_to_check):
2023-01-02    20
2023-01-04    40
2023-01-06    60
2023-01-08    80
dtype: int64

解释

• series.isin(values_to_check) 返回一个布尔 Series，其中每个元素表示 series 中对应位置的元素是否在 values_to_check 中。
• filtered_series 是通过布尔索引从 series 中筛选出的元素，这些元素在 values_to_check 中。

注意事项

• values 可以是列表、集合、Series 或其他可迭代对象。
• 如果 values 是一个集合，isin 方法的性能会更好，因为集合的查找操作平均时间复杂度为 O(1)。

示例：使用集合作为 values

# 使用集合作为 values
values_to_check_set = {20, 40, 60, 80}# 使用 isin 方法检查 Series 中的元素是否在 values_to_check_set 中
isin_result_set = series.isin(values_to_check_set)
print("\nisin Result (using set):")
print(isin_result_set)

结果输出

isin Result (using set):
2023-01-01    False
2023-01-02     True
2023-01-03    False
2023-01-04     True
2023-01-05    False
2023-01-06     True
2023-01-07    False
2023-01-08     True
2023-01-09    False
2023-01-10    False
Freq: D, dtype: bool

解释

• 使用集合作为 values 时，isin 方法的性能会更好。