Hướng dẫn dùng python isin python

Hàm isin () tồn tại trong cả hai gấu trúc DataFrame & Series được sử dụng để kiểm tra xem đối tượng có chứa các phần tử từ list, Series, Dict hay không. Nó trả về giống như đối tượng người gọi của boolean cho biết nếu mỗi ô / phần tử hàng có giá trị hay không.

Nội dung chính

  • 1. pandas isin () Cú pháp
  • 2. Ví dụ về Series.isin ()
  • 2.1. Sử dụng một giá trị
  • 2.1. Danh sách các giá trị
  • 3. Ví dụ DataFrame.isin ()
  • 3.1 isin () với danh sách các giá trị
  • 3.2 Sử dụng Dict
  • 3.3 Sử dụng DataFrame khác
  • 4. Ví dụ đầy đủ về DataFrame & Series isin ()
  • Sự kết luận

Nội dung chính

  • 1. pandas isin () Cú pháp
  • 2. Ví dụ về Series.isin ()
  • 2.1. Sử dụng một giá trị
  • 2.1. Danh sách các giá trị
  • 3. Ví dụ DataFrame.isin ()
  • 3.1 isin () với danh sách các giá trị
  • 3.2 Sử dụng Dict
  • 3.3 Sử dụng DataFrame khác
  • 4. Ví dụ đầy đủ về DataFrame & Series isin ()
  • Sự kết luận

Khi nó được gọi trên DataFrame, nó trả về một DataFrame có giá trị boolean đại diện cho việc nó có giá trị hay không. Khi nó được gọi trên Series, nó trả về một Chuỗi các boolean cho biết mỗi phần tử có nằm trong các giá trị hay không.

pandas isin () Các điểm chính –

  • Hàm isin () tồn tại trong cả DataFrame và Series.
  • Nó trả về cùng một đối tượng là người gọi với các giá trị boolean.
  • Được biểu thị là True khi có giá trị, ngược lại là False.
  • Bằng cách sử dụng Series.isin (), bạn có thể lọc DataFrame.
  • 1. pandas isin () Cú pháp
  • 2. Ví dụ về Series.isin ()
    • 2.1. Sử dụng một giá trị
    • 2.1. Danh sách các giá trị
  • 3. Ví dụ DataFrame.isin ()
    • 3.1 isin () với danh sách các giá trị
    • 3.2 Sử dụng Dict
    • 3.3 Sử dụng DataFrame khác
  • 4. Ví dụ đầy đủ về DataFrame & Series isin ()
    • Sự kết luận

1. pandas isin () Cú pháp

Sau đây là cú pháp của hàm isin (). Điều này nhận một trong các giá trị có thể lặp lại, Series và Dict làm tham số.

# Syntax of isin() Function isin(values)

Tham số giá trị chấp nhận những điều sau đây.

  • values – có thể lặp lại, Loạt, DataFrame hoặc dict

Hãy tạo một DataFrame và tìm hiểu cách sử dụng hàm isin () với các ví dụ.

# Create a pandas DataFrame. import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'Courses' :['Spark','Python','Java'], 'Fee' :[22000,25000,23000,], 'Duration':['30days','50days','30days'] }) print(df) # Outputs # Courses Fee Duration #0 Spark 22000 30days #1 Python 25000 50days #2 Java 23000 30days

2. Ví dụ về Series.isin ()

Hàm pandas Series.isin () được sử dụng để lọc các hàng DataFrame có chứa danh sách các giá trị. Khi nó được gọi trên Series, nó trả về một Chuỗi boolean cho biết liệu mỗi phần tử có nằm trong các giá trị hay không, True khi diễn giải, False khi không. Bạn có thể chuyển chuỗi này đến DataFrame để lọc các hàng.

2.1. Sử dụng một giá trị

Ví dụ dưới đây kiểm tra từng phần tử của Courses chứa giá trị Sparkkhi hiện tại nó đại diện cho True. Trả về các hàng có Spark trong cột Courses.

# Specific Value df2=df[df['Courses'].isin(['Spark'])] print(df2) # Outputs # Courses Fee Duration #0 Spark 22000 30days

2.1. Danh sách các giá trị

Điều này kiểm tra xem cột Courses chứa danh sách các giá trị. Nó trả về các hàng trong đó Courses chứa Spark, Java.

# List of Values df2=df[df['Courses'].isin(['Spark','Java'])] print(df2) # Outputs # Courses Fee Duration #0 Spark 22000 30days #2 Java 23000 30days

3. Ví dụ DataFrame.isin ()

Dưới đây là các ví dụ về cách sử dụng hàm DataFrame.isin ().

3.1 isin () với danh sách các giá trị

Khi danh sách python được chuyển dưới dạng giá trị tham số cho DataFrame.isin() nó kiểm tra xem mỗi giá trị ô từ DataFrame có trong danh sách hay không, nếu được tìm thấy, sẽ hiển thị True nếu không thì False (Khi không có giá trị). DataFrame kết quả chỉ chứa các giá trị boolean.

# isin() with list of values print(df.isin(['Spark','Python',23000,'50days'])) # Outputs # Courses Fee Duration #0 True False False #1 True False True #2 False True False

3.2 Sử dụng Dict

Ví dụ trên không kiểm tra các giá trị trong một cột DataFrame cụ thể, Để kiểm tra các giá trị trong một cột cụ thể, hãy sử dụng đối tượng Từ điển làm tham số. Khi một Dict python được truyền dưới dạng tham số cho isin (), bạn phải có tên cột làm khóa và các phần tử bạn muốn kiểm tra dưới dạng giá trị Dict. Với điều này, bạn có thể kiểm tra các giá trị trong nhiều cột.

# check by column name print(df.isin({'Courses': ['Spark', 'Python']})) # Outputs # Courses Fee Duration #0 True False False #1 True False False #2 False False False

3.3 Sử dụng DataFrame khác

Bạn cũng có thể kiểm tra bằng DataFrame khác.

# Checks in another DataFrame df2 = pd.DataFrame({ 'Courses' :['C++','Python',], 'Fee' :[23000,25000,], 'Duration':['30days','55days'] }) print(df.isin(df2)) # Outputs # Courses Fee Duration #0 False False True #1 True True False #2 False False False

4. Ví dụ đầy đủ về DataFrame & Series isin ()

# Create a pandas DataFrame. import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ 'Courses' :['Spark','Python','Java'], 'Fee' :[22000,25000,23000,], 'Duration':['30days','50days','30days'] }) print(df) # List of values print(df.isin(['Spark','Python',23000,'50days'])) # check by column print(df.isin({'Courses': ['Spark', 'Python',23000]})) # Using DataFrame df2 = pd.DataFrame({ 'Courses' :['C++','Python',], 'Fee' :[23000,25000,], 'Duration':['30days','55days'] }) print(df.isin(df2)) # single value df2=df[df['Courses'].isin(['Spark'])] print(df2) # multiple values df2=df[df['Courses'].isin(['Spark','Java'])] print(df2)

Sự kết luận

Trong bài này, bạn đã biết được hàm isin () tồn tại trong cả DataFrame & Series được sử dụng để kiểm tra xem đối tượng có chứa các phần tử từ list, Series, Dict hay không.