Python pandas.Index.isin用法及代碼示例

用法: Index.isin(values, level=None)

返回一個布爾數組，其中索引值位於 values 中。

計算是否在傳遞的值集中找到每個索引值的布爾數組。返回的布爾數組的長度與索引的長度相匹配。

參數：

values：設置或list-like

尋求的價值。

level：str 或 int，可選

要使用的索引級別的名稱或位置(如果索引是 MultiIndex )。

np.ndarray[bool]: NumPy 布爾值數組。

注意：

在 MultiIndex 的情況下，您必須將 values 指定為包含與級別數相同長度的元組的 list-like 對象，或者指定 level 。否則它將引發 ValueError 。

如果指定了level：

如果它是一個且隻有一個索引級別的名稱，則使用該級別；
否則應該是一個表示水平位置的數字。

例子：

>>> idx = pd.Index([1,2,3])
>>> idx
Int64Index([1, 2, 3], dtype='int64')

檢查每個索引值是否在值列表中。

>>> idx.isin([1, 4])
array([ True, False, False])

>>> midx = pd.MultiIndex.from_arrays([[1,2,3],
...                                  ['red', 'blue', 'green']],
...                                  names=('number', 'color'))
>>> midx
MultiIndex([(1,   'red'),
            (2,  'blue'),
            (3, 'green')],
           names=['number', 'color'])

檢查 MultiIndex 的‘color’ 級別中的字符串是否在顏色列表中。

>>> midx.isin(['red', 'orange', 'yellow'], level='color')
array([ True, False, False])

要檢查 MultiIndex 的級別，請傳遞一個元組列表：

>>> midx.isin([(1, 'red'), (3, 'red')])
array([ True, False, False])

對於 DatetimeIndex，values 中的字符串值將轉換為時間戳。

>>> dates = ['2000-03-11', '2000-03-12', '2000-03-13']
>>> dti = pd.to_datetime(dates)
>>> dti
DatetimeIndex(['2000-03-11', '2000-03-12', '2000-03-13'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)

>>> dti.isin(['2000-03-11'])
array([ True, False, False])

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.Index.isin。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

注意：

例子：