ตรวจสอบว่ามีค่าอยู่ในดัชนี dataframe ของแพนด้า

ฉันแน่ใจว่ามีวิธีที่ชัดเจนในการทำเช่นนี้ แต่ไม่สามารถคิดถึงสิ่งที่ลื่นไหลได้ในตอนนี้

โดยทั่วไปแทนที่จะยกข้อยกเว้นฉันต้องการได้รับTrueหรือFalseดูว่ามีค่าอยู่ในdfดัชนีแพนด้า

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'test':[1,2,3,4]}, index=['a','b','c','d'])
df.loc['g']  # (should give False)

สิ่งที่ฉันทำงานตอนนี้มีดังต่อไปนี้

sum(df.index == 'g')

สิ่งนี้ควรทำเคล็ดลับ

'g' in df.index

สำหรับการอ้างอิงเนื่องจากเป็นสิ่งที่ฉันกำลังมองหาคุณสามารถทดสอบการมีอยู่ภายในค่าหรือดัชนีโดยการผนวกวิธี ".values" เช่น

g in df.<your selected field>.values
g in df.index.values

ฉันพบว่าการเพิ่ม ".values" เพื่อให้ได้รายการที่เรียบง่ายหรือทำให้รายการมีอยู่หรือการตรวจสอบ "ใน" ทำงานได้ราบรื่นขึ้นด้วยเครื่องมือหลามอื่น ๆ แค่คิดว่าฉันจะโยนมันออกไปเพื่อคน

ดัชนีหลายตัวทำงานแตกต่างกันเล็กน้อยจากดัชนีเดี่ยว ต่อไปนี้เป็นวิธีการบางอย่างสำหรับดาต้าเฟรมที่มีดัชนีหลายดัชนี

df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b','c', 'd'], 'col2': ['X','X','Y', 'Y'], 'col3': [1, 2, 3, 4]}, columns=['col1', 'col2', 'col3'])
df = df.set_index(['col1', 'col2'])

in df.index ทำงานในระดับแรกเมื่อตรวจสอบค่าดัชนีเดียวเท่านั้น

'a' in df.index     # True
'X' in df.index     # False

ตรวจสอบdf.index.levelsระดับอื่น ๆ

'a' in df.index.levels[0] # True
'X' in df.index.levels[1] # True

เช็กอินdf.indexเพื่อดูชุดค่าดัชนี

('a', 'X') in df.index  # True
('a', 'Y') in df.index  # False

ด้วย DataFrame: df_data

>>> df_data
  id   name  value
0  a  ampha      1
1  b   beta      2
2  c     ce      3

ฉันเหนื่อย:

>>> getattr(df_data, 'value').isin([1]).any()
True
>>> getattr(df_data, 'value').isin(['1']).any()
True

แต่:

>>> 1 in getattr(df_data, 'value')
True
>>> '1' in getattr(df_data, 'value')
False

สนุกมาก: D

df = pandas.DataFrame({'g':[1]}, index=['isStop'])

#df.loc['g']

if 'g' in df.index:
    print("find g")

if 'isStop' in df.index:
    print("find a") 

โค้ดด้านล่างไม่ได้พิมพ์บูลีน แต่อนุญาตให้มีการเซตข้อมูลย่อยโดยดัชนี ... ฉันเข้าใจว่านี่น่าจะไม่ใช่วิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการแก้ปัญหา แต่ฉัน (1) ชอบวิธีที่ผู้อ่านอ่านและ (2) โดยที่ดัชนี df1 มีอยู่ใน df2:

df3 = df1[df1.index.isin(df2.index)]

หรือที่ไม่มีดัชนี df1 ใน df2 ...

df3 = df1[~df1.index.isin(df2.index)]