如何确定Pandas列是否包含特定值

我试图确定Pandas列中是否有一个具有特定值的条目。我试图用来做到这一点if x in df['id']。我以为这是行得通的，除非当我向它提供一个我不知道的值时，43 in df['id']它仍然返回True。当我将一个数据帧的子集仅包含与缺少的ID匹配的条目时df[df['id'] == 43]，很显然，其中没有任何条目。如何确定Pandas数据框中的列是否包含特定值，为什么我的当前方法不起作用？（仅供参考，当我在类似问题的答案中使用实现时，也会遇到相同的问题）。

in 系列的值检查值是否在索引中：

In [11]: s = pd.Series(list('abc'))

In [12]: s
Out[12]: 
0    a
1    b
2    c
dtype: object

In [13]: 1 in s
Out[13]: True

In [14]: 'a' in s
Out[14]: False

一种选择是查看它是否具有唯一值：

In [21]: s.unique()
Out[21]: array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)

In [22]: 'a' in s.unique()
Out[22]: True

或python集：

In [23]: set(s)
Out[23]: {'a', 'b', 'c'}

In [24]: 'a' in set(s)
Out[24]: True

正如@DSM所指出的那样，直接在这些值上使用可能会更有效（尤其是如果您只对一个值执行此操作）：

In [31]: s.values
Out[31]: array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)

In [32]: 'a' in s.values
Out[32]: True

您也可以使用pandas.Series.isin，尽管它比'a' in s.values以下内容长一些：

In [2]: s = pd.Series(list('abc'))

In [3]: s
Out[3]: 
0    a
1    b
2    c
dtype: object

In [3]: s.isin(['a'])
Out[3]: 
0    True
1    False
2    False
dtype: bool

In [4]: s[s.isin(['a'])].empty
Out[4]: False

In [5]: s[s.isin(['z'])].empty
Out[5]: True

但是，如果您需要一次为一个DataFrame匹配多个值，则这种方法可以更加灵活（请参阅DataFrame.isin）

>>> df = DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [1, 4, 7]})
>>> df.isin({'A': [1, 3], 'B': [4, 7, 12]})
       A      B
0   True  False  # Note that B didn't match 1 here.
1  False   True
2   True   True

found = df[df['Column'].str.contains('Text_to_search')]
print(found.count())

在found.count()遗嘱中含有的比赛数量

如果为0，则表示在“列”中找不到字符串。

我做了一些简单的测试：

In [10]: x = pd.Series(range(1000000))

In [13]: timeit 999999 in x.values
567 µs ± 25.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [15]: timeit x.isin([999999]).any()
9.54 ms ± 291 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [16]: timeit (x == 999999).any()
6.86 ms ± 107 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [17]: timeit 999999 in set(x)
79.8 ms ± 1.98 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [21]: timeit x.eq(999999).any()
7.03 ms ± 33.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [22]: timeit x.eq(9).any()
7.04 ms ± 60 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [24]: timeit 9 in x.values
666 µs ± 15.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

有趣的是，查找9还是999999都没有关系，使用in语法似乎需要花费相同的时间（必须使用二进制搜索）

In [24]: timeit 9 in x.values
666 µs ± 15.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [25]: timeit 9999 in x.values
647 µs ± 5.21 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [26]: timeit 999999 in x.values
642 µs ± 2.11 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [27]: timeit 99199 in x.values
644 µs ± 5.31 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [28]: timeit 1 in x.values
667 µs ± 20.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

似乎使用x.values最快，但是在熊猫中也许有更优雅的方式吗？

或使用Series.tolist或Series.any：

>>> s = pd.Series(list('abc'))
>>> s
0    a
1    b
2    c
dtype: object
>>> 'a' in s.tolist()
True
>>> (s=='a').any()
True

Series.tolist列出一个有关a的列表Series，而另一个我只是Series从常规中获取一个布尔值Series，然后检查布尔值中是否有任何Trues Series。

简单条件：

if any(str(elem) in ['a','b'] for elem in df['column'].tolist()):

用

df[df['id']==x].index.tolist()

如果x存在，id则返回存在的索引列表，否则给出一个空列表。

我不建议使用“串联值”，否则可能导致许多错误。请查看此答案以获取详细信息：在Pandas系列中与运算符一起使用

假设您的数据框看起来像：

现在，您要检查数据帧中是否存在文件名“ 80900026941984”。

您可以简单地写：

if sum(df["filename"].astype("str").str.contains("80900026941984")) > 0:
    print("found")