Pandas DataFrame DataFrame.isin() Fonction

1. Syntaxe de pandas.DataFrame.isin(values)
2. Exemples de codes: DataFrame.isin() avec iterable comme entrée
3. Exemples de codes: DataFrame.isin() avec Dictionary comme entrée
4. Exemples de codes: DataFrame.isin() avec Series comme entrée
5. Exemples de codes: DataFrame.isin() avec DataFrame comme entrée

pandas.DataFrame.isin(values) la fonction vérifie chaque élément de l’appelant que DataFrame contient la valeur spécifiée dans l’entrée values.

Syntaxe de pandas.DataFrame.isin(values)

DataFrame.isin(values)

Paramètres

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Il retourne un DataFrame de booléens de la même dimension de l’appelant DataFrame indiquant si chaque élément contient les values d’entrée.

Exemples de codes: DataFrame.isin() avec iterable comme entrée

Lorsque le Python iterable est l’entrée, la fonction Pandas DataFrame.isin() vérifie si chaque valeur dans le DataFrame contient une valeur dans le iterable.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Sales': [100, 200], 'Profit': [200, 400]})

df = df.isin([200, 400])
print(df)

L’appelant DataFrame est

   Sales  Profit
0    100     200
1    200     400

Production:

   Sales  Profit
0  False    True
1   True    True

Ici, 200 et 400 présents dans la liste [200, 400], par conséquent, les valeurs dans le DataFrame renvoyé dont les valeurs d’origine sont 200 et 400 sont True. 100 n’est pas dans la liste [200, 400], par conséquent, la valeur à sa position retourne False.

Exemples de codes: DataFrame.isin() avec Dictionary comme entrée

Si le type de valeur d’entrée est Dictionary, la fonction isin() vérifie non seulement les valeurs mais aussi la key. Il ne retourne True que lorsque le nom de la colonne est identique à la key et que la valeur de la cellule contient dans la valeur du dictionnaire.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"Sales": [100, 200], "Profit": [200, 400]})

df = df.isin({"Sales": [200, 400]})
print(df)

Production:

   Sales  Profit
0  False   False
1   True   False

Dans le premier exemple, les valeurs des colonnes Profit sont toutes les deux True mais sont False dans cet exemple car le nom de la colonne est différent de la key dans le dictionnaire d’entrée.

Il retourne True dans la colonne Ventes si la valeur est contenue dans la valeur du dictionnaire - [200, 400].

Exemples de codes: DataFrame.isin() avec Series comme entrée

Si le type de valeur d’entrée est Pandas Series, la fonction isin() vérifie si l’élément par colonne est le même que la valeur dans le même index de l’entrée Series.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"Sales": [100, 200], "Profit": [200, 400]})

valueSeries = pd.Series([200, 400])
print(valueSeries)

df = df.isin(valueSeries)
print(df)

Production:

0    200
1    400
dtype: int64
   Sales  Profit
0  False    True
1  False    True

Les éléments de la colonne Profit sont les mêmes que les éléments de l’entrée Series par élément, par conséquent, il retourne True pour les deux éléments de cette colonne.

Exemples de codes: DataFrame.isin() avec DataFrame comme entrée

Si le type de valeur d’entrée est Pandas DataFrame, la fonction isin() vérifie que chaque élément de l’appelant DataFrame est le même que l’élément de l’entrée DataFrame à la même position.

Il retourne True lorsque les valeurs sont identiques, ou False en cas de non-concordance.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"Sales": [100, 200], "Profit": [200, 400]})
print(df)

valueDf = pd.DataFrame({"Sales": [100, 200], "Profit": [200, 300]})
print(valueDf)

df = df.isin(valueDf)
print(df)

Production:

   Sales  Profit
0    100     200
1    200     400
   Sales  Profit
0    100     200
1    200     300
   Sales  Profit
0   True    True
1   True   False

La valeur dans la position (1, 1) retourne False car les valeurs sont différentes entre l’appelant DataFrame et l’entrée DataFrame.