首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

.isin()和字符串(Python/Pandas)的奇怪问题

.isin()是Pandas库中的一个函数,用于判断一个元素是否包含在一个序列中。它可以用于Series和DataFrame对象。

具体来说,.isin()函数接受一个序列作为参数,然后返回一个布尔值序列,表示每个元素是否在该序列中。如果元素在序列中,则返回True,否则返回False。

.isin()函数的使用场景包括数据筛选、数据过滤和数据替换等。通过将.isin()函数与布尔索引结合使用,可以方便地对数据进行条件筛选。

举个例子,假设有一个DataFrame对象df,其中有一列名为"category",我们想要筛选出"category"列中取值为"A"或"B"的行,可以使用如下代码:

代码语言:txt
复制
df_filtered = df[df['category'].isin(['A', 'B'])]

这样,df_filtered就是一个新的DataFrame对象,其中只包含"category"列取值为"A"或"B"的行。

腾讯云提供了云计算相关的产品和服务,其中包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能等。具体可以参考腾讯云的官方文档:腾讯云产品与服务

注意:根据要求,本回答不涉及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等品牌商。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

基于 Python Pandas

基于 Python Pandas 数据分析(1) PandasPython 一个模块(module), 我们将用 Python 完成接下来数据分析学习....Pandas 模块是一个高性能,高效率高水平数据分析库. 从本质上讲,它非常像操作电子表格无头版本,如Excel. 我们所使用大部分数据集都可以被转换成 dataframes(数据框架)....但是如果你不熟悉, 可以看下我解释: 一个 dataframe 就很像是一个仅有行列组成电子表格. 现在开始, 我们可以使用 Pandas 以光速对数据集进行一系列操作....如果你是初次接触 Python 语言, 没有关系, 我相信你一样可以继续下面的课程, 而且这个教程甚至可以作为你 Python 一个初步入门教程....还会接触到更多关于可视化图形, 数据输入输出形式, 初中级数据分析操作, 合并与组合数据等. 后面会持续更新, 有任何问题或者错误, 欢迎留言, 希望大家交流学习.

1.1K20

关于primary keyunique index奇怪问题 (58天)

今天一个dba交给我一个问题,让我帮忙查一下。说有个脚本运行时候有错,让我看看是什么原因。 脚本思路如下: 先drop PK,FK之类constraint....然后把表改个名 然后重新创建一个表 然后加上PK,FK其他constraint 根据报错,貌似是primary key创建失败导致。...我查了下Index情况,结果index还是unique。 这种情况貌似有些解释不清了,到底使我们脚本有问题还是本来环境就有问题。 我大胆假设了一下,假设环境本来有问题。...所以可以基本推论,可能是以上情况导致。 然后得到一些信息,之前这些表有一些问题,是手工修复。很可能是以上步骤导致。 我提供了修复脚本,这个问题就基本告一段落了。...但是我还有个疑问,有没有地方去查 primary keyunique index之间关联,如果unique index创建在先,然后创建PK,有没有地方去标示这种情况,要不删除PK时时怎么自动删除unique

877120

浅谈python中str字符串unicode对象字符串拼接问题

文件开头那行utf-8); unicode对象字符串 unicode是一种编码标准,具体实现可能是utf-8,utf-16,gbk等等,这就是中文字符串unicode有密切关系原因。...'中文' # s1: <type 'unicode' s2 = unicode('中文', 'utf-8') # utf8是在指定解码方式, s2: <type 'unicode' str字符串...以上这篇浅谈python中str字符串unicode对象字符串拼接问题就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持网站事(zalou.cn)。...您可能感兴趣文章: Python字符串操作和编码Unicode详解 Python 编码处理-str与Unicode区别 Python原始字符串与Unicode字符串操作符用法实例分析 python...将unicode转为str方法 Python2.x中str与unicode相关问题解决方法 Python字符串处理技巧分享 python中将\uxxxx转换为Unicode字符串方法

1.7K21

Pandas中选择过滤数据终极指南

Python pandas库提供了几种选择过滤数据方法,如loc、iloc、[]括号操作符、query、isin、between等等 本文将介绍使用pandas进行数据选择过滤基本技术函数。...无论是需要提取特定行或列,还是需要应用条件过滤,pandas都可以满足需求。 选择列 loc[]:根据标签选择行列。...:根据字符串匹配条件筛选行。...pandas提供了很多函数技术来选择过滤DataFrame中数据。...比如我们常用 lociloc,有很多人还不清楚这两个区别,其实它们很简单,在Pandas中前面带i都是使用索引数值来访问,例如 lociloc,atiat,它们访问效率是类似的,只不过是方法不一样

25110

【说站】Python pandasnumpy区别

Python pandasnumpy区别 数据结构上 1、numpy核心数据结构是ndarray,支持任意维数数组,但要求单个数组内所有数据是同质,即类型必须相同;而pandas核心数据结构是...numpy数据结构仅支持数字索引,而pandas数据结构则同时支持数字索引标签索引。 2、numpy用于数值计算,pandas主要用于数据处理与分析。...numpy虽然也支持字符串等其他数据类型,但仍然主要是用于数值计算,尤其是内部集成了大量矩阵计算模块,例如基本矩阵运算、线性代数、fft、生成随机数等,支持灵活广播机制。...pandas主要用于数据处理与分析,支持包括数据读写、数值计算、数据处理、数据分析和数据可视化全套流程操作。 以上就是Python pandasnumpy区别,希望对大家有所帮助。...更多Python学习指路:python基础教程 本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。

70830

Python—关于Pandas缺失值问题(国内唯一)

获取文中CSV文件用于代码编程,请看文末,关注我,致力打造别人口中公主 在本文中,我们将使用PythonPandas库逐步完成许多不同数据清理任务。...让我们看看Pandas如何处理这些问题 # 查看ST_NUM列 print df['ST_NUM'] print df['ST_NUM'].isnull() # 查看ST_NUM列 Out: 0...使用该方法,我们可以确认缺失值“ NA”都被识别为缺失值。两个布尔响应均为。isnull() True 这是一个简单示例,但强调了一个重点。Pandas会将空单元格“NA”类型都识别为缺失值。...意外缺失值 到目前为止,我们已经看到了标准缺失值非标准缺失值。如果我们出现意外类型怎么办? 例如,如果我们功能应该是字符串,但是有数字类型,那么从技术上讲,这也是一个缺失值。...为了解决这个问题,我们使用异常处理来识别这些错误,并继续进行下去。 代码另一个重要部分是.loc方法。这是用于修改现有条目的首选Pandas方法。有关此更多信息,请查看Pandas文档。

3.1K40

这几个方法颠覆你对Pandas缓慢观念!

因此,如果正确使用pandas的话,它运行速度应该是非常快。 本篇将要介绍几种pandas中常用到方法,对于这些方法使用存在哪些需要注意问题,以及如何对它们进行速度提升。...由于在CSV中datetimes并不是 ISO 8601 格式,如果不进行设置的话,那么pandas将使用 dateutil 包把每个字符串str转化成date日期。...一个技巧是根据你条件选择分组DataFrame,然后对每个选定组应用矢量化操作。 在下一个示例中,你将看到如何使用Pandas.isin()方法选择行,然后在向量化操作中实现上面新特征添加。...在apply_tariff_isin中,我们仍然可以通过调用df.locdf.index.hour.isin三次来进行一些“手动工作”。...以下是一些经验,可以在下次使用Pandas大型数据集时应用这些经验法则: 尝试尽可能使用矢量化操作,而不是在df 中解决for x问题

2.9K20

还在抱怨pandas运行速度慢?这几个方法会颠覆你看法

因此,如果正确使用pandas的话,它运行速度应该是非常快。 本篇将要介绍几种pandas中常用到方法,对于这些方法使用存在哪些需要注意问题,以及如何对它们进行速度提升。...由于在CSV中datetimes并不是 ISO 8601 格式,如果不进行设置的话,那么pandas将使用 dateutil 包把每个字符串str转化成date日期。...一个技巧是根据你条件选择分组DataFrame,然后对每个选定组应用矢量化操作。 在下一个示例中,你将看到如何使用Pandas.isin()方法选择行,然后在向量化操作中实现上面新特征添加。...在apply_tariff_isin中,我们仍然可以通过调用df.locdf.index.hour.isin三次来进行一些“手动工作”。...以下是一些经验,可以在下次使用Pandas大型数据集时应用这些经验法则: 尝试尽可能使用矢量化操作,而不是在df 中解决for x问题

3.4K10

dg奇怪问题终结分区问题答疑 (r7笔记第77天)

今天来说几个问题,一个是对昨天《让我焦灼四个问题升华,不能起博眼球题目,技术分析给大家兜底了,你们看看有没有类似的问题。 还有几个小问题说说今天感受网友问题解答。...首先是让我焦灼dataguard问题,说起来惭愧,一个dataguard搞了很多天,不是搭建麻烦,是中间碰到了不少问题,当然自己能够说服 自己是第一步,虽然最后找到一个bug来对这个问题终结,但是还有一个疑点一直没让我释怀...统版本应该还是可以,但是这套环境就是不行,当然最后又一个redhat 5bmr相关一个bug,但是说服不了自己是这个环境之前也有一套灾备环境,从以前历史日志来看,是没有问题,所以一直没想明白到底了哪里出了...,他说可能一个参数 filesystemmio_options可能有关,如果在ext4上,那么就是一个os级kernel bug了。...,我之前疑虑终于消除了,对于异步IO这个问题,在kernel版本中(目前我是在 2.6.18-194.el5)开启会有一些问题,也不是说redhat 6就一定没有问题,而是需要在对应基线内核版本范围之内

70250

pandas 筛选数据 8 个骚操作

日常用Python做数据分析最常用到就是查询筛选了,按各种条件、各种维度以及组合挑出我们想要数据,以方便我们分析挖掘。 东哥总结了日常查询筛选常用种骚操作,供各位学习参考。...loc按标签值(列名行索引取值)访问,iloc按数字索引访问,均支持单值访问或切片查询。除了可以像[]按条件筛选数据以外,loc还可以指定返回列变量,从行列两个维度筛选。...df.loc[~df['NOX'].isin([0.538,0.713,0.437]),:].sample(5) 4. str.contains 上面的举例都是数值大小比较筛选条件,除数值以外当然也有字符串查询需求...pandas里实现字符串模糊筛选,可以用.str.contains()来实现,有点像在SQL语句里用是like。...=True:regex :如果为True,则假定第一个字符串是正则表达式,否则还是字符串 5. where/mask 在SQL里,我们知道where功能是要把满足条件筛选出来。

19510

小蛇学python(10)tkinterpandas补充

本文主要是想对写界面以及操作表格遇到常见问题做个总结。前两篇文章想想对tkinterpandas这两个库概述还不够全面。...如何点击按钮弹出新界面 如何在主界面中点击按钮从而弹出新界面是做界面设计最常遇到问题。其实很简单,在主界面中定义一个按钮,然后将按钮绑定一个函数,再在这个函数中定义新界面。 #!.../usr/bin/env python # _*_coding:utf-8_*_ # Author: DDZZxiaohongdou from tkinter import * from tkinter...grid布局再深入 tk中三种布局方式中,我最喜欢是grid,尽管pack也有它优势。 无论那种布局都无法达到一下子心满意足地步,就像写前端网页一样,不停在调整调整。...from tkinter import * root = Tk() root.title("小蛇学python") button_final = Button(root, text = '控件1'

1.4K30

对比python字符串函数,轻松学习pandas str 矢量化字符串函数

python字符串应该是python里面最重要数据类型了,因此学会怎么处理各种各样字符串,显得尤为重要。...我们不仅要学会怎么处理单个字符串,这个就需要学习“python字符串函数”,我们还要学会怎么处理二维表格中每一列每一格字符串,这个就需要学习“pandasstr矢量化字符串函数”。...今天我们采用对比方式,带大家总结常用字符串函数,希望这篇文章能够对大家起到很好作用。...2.常用python字符串函数 字符串中,空白符也算是真实存在一个字符。 1)python字符串函数大全 ? 2)函数讲解 ① find()函数 功能 :检测字符串是否包含指定字符。...2)构造一个DataFrame,用于测试函数 import pandas as pd df ={'姓名':[' 黄同学','黄至尊','黄老邪 ','陈大美','孙尚香'], '英文名':['

1.2K10

数据分析 | 提升Pandas性能,让你pandas飞起来!

PandasPython中用于数据处理与分析屠龙刀,想必大家也都不陌生,但Pandas在使用上有一些技巧需要注意地方,尤其是对于较大数据集而言,如果你没有适当地使用,那么可能会导致Pandas...在使用 agg transform 进行操作时,尽量使用Python内置函数,能够提高运行效率。...() 筛选出对应数据后分开计算速度是简单循环近606倍,这并不是说 isin() 有多厉害,方法三速度快是因为它采用了向量化数据处理方式(这里isin() 是其中一种方式,还有其他方式,大家可以尝试一下...这里简单画了个图,大家可以结合这个图代码好好体会是一个一个处理快,还是把能进行相同操作分开然后批量处理快。...你肯定是我最大鼓励支持。 说句题外话,有不少人想加我微信,看我朋友圈每日分享,我姑且放出来,但名额有限,先来先得。

1.4K30

一文带你掌握常见Pandas性能优化方法,让你pandas飞起来!

作者:易执 来源:易执 PandasPython中用于数据处理与分析屠龙刀,想必大家也都不陌生,但Pandas在使用上有一些技巧需要注意地方,尤其是对于较大数据集而言,如果你没有适当地使用,那么可能会导致...Pandas运行速度非常慢。...在使用 agg transform 进行操作时,尽量使用Python内置函数,能够提高运行效率。...可以看到,采用 isin() 筛选出对应数据后分开计算速度是简单循环近606倍,这并不是说 isin() 有多厉害,方法三速度快是因为它采用了向量化数据处理方式(这里isin() 是其中一种方式...这里简单画了个图,大家可以结合这个图代码好好体会是一个一个处理快,还是把能进行相同操作分开然后批量处理快。 ?

1.4K20

pandas 提速 315 倍!

另外,还使用df.iloc [i]['date_time']执行所谓链式索引,这通常会导致意外结果。 这种方法最大问题是计算时间成本。对于8760行数据,此循环花费了3秒钟。...nametuple是Pythoncollections模块中一种数据结构,其行为类似于Python元组,但具有可通过属性查找访问字段。...一个技巧是:根据你条件,选择分组DataFrame,然后对每个选定组应用矢量化操作。 在下面代码中,我们将看到如何使用pandas.isin()方法选择行,然后在矢量化操作中实现新特征添加。...在上面apply_tariff_isin中,我们通过调用df.locdf.index.hour.isin三次来进行一些手动调整。如果我们有更精细时间范围,你可能会说这个解决方案是不可扩展。...五、使用Numpy继续加速 使用pandas时不应忘记一点是PandasSeriesDataFrames是在NumPy库之上设计。并且,pandas可以与NumPy阵列操作无缝衔接。

2.6K20

高效10个Pandas函数,你都用过吗?

Python大数据分析 记录 分享 成长 ❝文章来源:towardsdatascience 作者:Soner Yıldırım 翻译\编辑:Python大数据分析 ❞ Pandaspython...让pandas如此受欢迎原因是它简洁、灵活、功能强大语法。 这篇文章将会配合实例,讲解10个重要pandas函数。其中有一些很常用,相信你可能用到过。...还有一些函数出现频率没那么高,但它们同样是分析数据得力帮手。 介绍这些函数之前,第一步先要导入pandasnumpy。...用法: pandas.DataFrame.query(self, expr, inplace = False, **kwargs) 参数作用: expr:要评估查询字符串; inplace=False...Isin Isin也是一种过滤方法,用于查看某列中是否包含某个字符串,返回值为布尔Series,来表明每一行情况。

4.1K20
领券