Kiểm tra nếu một giá trị tồn tại trong chỉ mục khung dữ liệu gấu trúc

Tôi chắc chắn có một cách rõ ràng để làm điều này nhưng không thể nghĩ ra bất cứ điều gì lắt léo ngay bây giờ.

Về cơ bản thay vì tăng ngoại lệ, tôi muốn nhận Truehoặc Falsexem liệu giá trị có tồn tại trong dfchỉ số gấu trúc hay không .

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

Những gì tôi đã làm việc bây giờ là như sau

sum(df.index == 'g')

cái này cần phải dùng mẹo

'g' in df.index

Chỉ để tham khảo vì đó là thứ tôi đang tìm kiếm, bạn có thể kiểm tra sự hiện diện trong các giá trị hoặc chỉ mục bằng cách nối thêm phương thức ".values", vd

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

Tôi thấy rằng việc thêm ".values" để có được một danh sách đơn giản hoặc ndarray out sẽ tồn tại hoặc kiểm tra "trong" chạy trơn tru hơn với các công cụ python khác. Chỉ cần nghĩ rằng tôi sẽ ném nó ra cho mọi người.

Multi index hoạt động hơi khác so với chỉ mục đơn. Dưới đây là một số phương pháp cho khung dữ liệu đa chỉ mục.

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 chỉ hoạt động ở cấp độ đầu tiên khi kiểm tra giá trị chỉ mục duy nhất.

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

Kiểm tra df.index.levelscác cấp độ khác.

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

Kiểm tra df.indexmột tuple kết hợp chỉ mục.

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

với DataFrame: df_data

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

Tôi đã thử:

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

nhưng:

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

Vui quá

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") 

Mã bên dưới không in boolean, nhưng cho phép đặt lại khung dữ liệu theo chỉ mục ... Tôi hiểu rằng đây có thể không phải là cách hiệu quả nhất để giải quyết vấn đề, nhưng tôi (1) thích cách đọc này và (2) bạn có thể dễ dàng tập hợp con trong đó chỉ số df1 tồn tại trong df2:

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

hoặc nơi chỉ số df1 không tồn tại trong df2 ...

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