为什么项目在 pandas 列中，而不是它们所在的 pandas 列中？答案

【问题标题】：Why are items in a pandas column, not in the pandas column that they're in?为什么项目在 pandas 列中，而不是它们所在的 pandas 列中？
【发布时间】：2020-10-24 08:23:42
【问题描述】：

如果我有一个随机值的数据框：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10, size=[5, 5]))

然后我选择任意一列并运行以下代码：

for x in df[0]:
    print(x in df[0])

我希望输出是：

True
True
True
True
True

但事实并非如此。它打印各种“真”和“假”。它似乎为 range(5) 中的项目打印“True”，否则为 False。我尝试将我的数据框更改为：

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10, size=[6, 6]))

同样的代码为 range(6) 中的元素打印 True。如果我将条件更改为：

for x in df[0]:
    print(x in list(df[0]))

它按预期打印所有 True（无论数据框的大小如何）。谁能解释这是为什么？

【问题讨论】：

它正在检查该项目是否在索引中。这里有一个很好的解释：stackoverflow.com/questions/21319929/…

标签： python python-3.x pandas numpy dataframe

【解决方案1】：

df[0] 是熊猫系列对象<class 'pandas.core.series.Series'>。现在，x in df[0] 检查 series 中是否存在项目，检查 index 中是否存在 x。

示例：

df = pd.DataFrame(np.arange(25).reshape(5,5))
#    0   1   2   3   4
#0   0   1   2   3   4
#1   5   6   7   8   9
#2  10  11  12  13  14
#3  15  16  17  18  19
#4  20  21  22  23  24

print(10 in df[0])
#False

但是，list(df[0]) 返回 pandas 系列值的列表（类似地，df[0].values、df[0].to_numpy()、set(df[0]) 都是值）并且x in list(df[0]) 在 valuesx 是否存在/strong>。

print(10 in list(df[0]))
#True
print(10 in set(df[0]))
#True
print(10 in df[0].values)
#True
print(10 in df[0].to_numpy())
#True

【讨论】：