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

python 复制代码

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：

c 复制代码

      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。

python 复制代码

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：

c 复制代码

      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。

python 复制代码

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：

c 复制代码

      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。

python 复制代码

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:

c 复制代码

      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！