Python| Pandas DataFrame.isin()
Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。
Pandas isin()方法用于过滤数据帧。 isin()方法有助于选择在特定列中具有特定（或多个）值的行。
Syntax: DataFrame.isin(values)
Parameters:
values: iterable, Series, List, Tuple, DataFrame or dictionary to check in the caller Series/Data Frame.
Return Type: DataFrame of Boolean of Dimension.
要下载使用的 CSV 文件，请单击此处。
示例 #1：单参数过滤
在下面的示例中，检查行并返回一个布尔系列，只要 Gender=”Male”，该系列就为 True。然后将系列传递给数据框以查看新的过滤数据框。
# importing pandas package
import pandas as pd
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("employees.csv")
# creating a bool series from isin()
new = data["Gender"].isin(["Male"])
# displaying data with gender = male only
data[new]
输出：
如输出图像所示，仅返回性别 =“男性”的行。 _0.jpg)
示例 #2：多参数过滤
在以下示例中，数据框根据性别和团队进行过滤。返回 Gender=”Female” 和 Team=”Engineering”、“Distribution” 或 “Finance” 的行。
# importing pandas package
import pandas as pd
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("employees.csv")
# creating filters of bool series from isin()
filter1 = data["Gender"].isin(["Female"])
filter2 = data["Team"].isin(["Engineering", "Distribution", "Finance" ])
# displaying data with both filter applied and mandatory
data[filter1 & filter2]
输出：
如输出图像所示，返回 Gender=”Female” 和 Team=”Engineering”、“Distribution” 或 “Finance” 的行。
_1.jpg)