如何检查数据框中是否存在某个值

Question

你好，我正在尝试获取包含特定单词的数据框的列名。

例如：我有一个数据框，

NA              good    employee
Not available   best    employer
not required    well    manager
not eligible    super   reportee

my_word=["well"]

如何检查数据框中是否存在“well”，以及包含“well”的列名。

提前感谢！

- Pyd

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没有。 - jezrael

不，有时候会有多个 - Pyd

它应该是子字符串吗？ - jezrael

是的，字符串列表 - Pyd

Answer 1

使用 DataFrame.isin 来检查所有列，使用 DataFrame.any 检查每行至少有一个True：

m = df.isin(my_word).any()
print (m)
0    False
1     True
2    False
dtype: bool

然后通过过滤获取列名：

cols = m.index[m].tolist()
print(cols)
[1]

数据:

print (df)
               0      1         2
0            NaN   good  employee
1  Not available   best  employer
2   not required   well   manager
3   not eligible  super  reportee

细节：

print (df.isin(my_word))
       0      1      2
0  False  False  False
1  False  False  False
2  False   True  False
3  False  False  False

print (df.isin(my_word).any())
0    False
1     True
2    False
dtype: bool

在将 get 转换为嵌套的 list 后，需要进行 展平操作：

my_word=["well","manager"]

m = df.isin(my_word).any()
print (m)
0    False
1     True
2     True
dtype: bool

nested = df.loc[:,m].values.tolist()
flat_list = [item for sublist in nested for item in sublist]
print (flat_list)
['good', 'employee', 'best', 'employer', 'well', 'manager', 'super', 'reportee']

- jezrael

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好的，如何将这些列值添加到my_word中，我们需要逐个追加还是有任何pandas方法可以添加？ - Pyd

如果两者都是列表，只需使用 +，例如 my_word += cols 或 my_word = my_word + cols。 - jezrael

我可以使用for循环来完成，for item in cols: my_word+=df[item].values.tolist() 但如果我们有pandas的方法会更好 - Pyd

不，它适用于df中的所有数据。 - jezrael

很不幸，它不是数字。否则我会使用numpy工作的。 - yatu

Answer 2

对于在特定列中进行检查，您可以按以下方式简单地进行检查：

'test' in df.cloumn.values #which returns True or False

用于检查完整的数据框 df：

df.isin(["test"]).any().any() #which will return True or False

- Sachin

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你如何适应这个条件以获取列名或索引？ - JPWilson