Hướng dẫn isin python opposite - isin python ngược lại

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

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. – có thể lặp lại, Loạt, DataFrame hoặc dict

Được biểu thị là True khi có giá trị, ngược lại là False.

Bằng cách sử dụng Series.isin (), bạn có thể lọc DataFrame.

2. Ví dụ về Series.isin ()

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.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

# Syntax of isin() Function isin(values) Courses chứa giá trị Sparkkhi hiện tại nó đại diện cho True. Trả về các hàng có Spark trong cột Courses.

Tham số giá trị chấp nhận những điều sau đây.

2.1. Danh sách các giá trị

3. Ví dụ DataFrame.isin ()Courses chứa danh sách các giá trị. Nó trả về các hàng trong đó Courses chứa Spark, Java.

3.1 isin () với danh sách các giá trị

3. Ví dụ DataFrame.isin ()

3.1 isin () với danh sách các giá trị

3.1 isin () với danh sách các giá trị

3.2 Sử dụng DictDataFrame.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.

3.3 Sử dụng DataFrame khác

3.2 Sử dụng Dict

3.3 Sử dụng DataFrame khác

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

3.3 Sử dụng DataFrame khác

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

Sự kết luận

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.