Pandas:열에 값이 있는지 확인하는 방법

다음 방법을 사용하여 Pandas DataFrame의 열에 특정 값이 있는지 확인할 수 있습니다.

방법 1: 열에 값이 있는지 확인

 22 in df[' my_column ']. values

방법 2: 해당 열에 여러 값이 존재하는지 확인

 df[' my_column ']. isin ([44, 45, 22]). any ()

다음 예에서는 다음 DataFrame에서 실제로 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 B 22 7 8
2 C 19 7 10
3 D 14 9 6
4 E 14 12 6
5 F 11 9 5
6 G 20 9 9
7:28 4 12

예시 1: 열에 값이 있는지 확인

다음 코드는 포인트 열에 값 22가 있는지 확인하는 방법을 보여줍니다.

 #check if 22 exists in the 'points' column
22 in df[' points ']. values

True

출력은 True 를 반환하며 이는 포인트 열에 값 22 가 있음을 알려줍니다.

문자열 열에도 동일한 구문을 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 다음 코드는 팀 열에 문자열 “J”가 있는지 확인하는 방법을 보여줍니다.

 #check if 'J' exists in the 'team' column
'J' in df[' team ']. values

False

출력에서는 Team 열에 문자열 “J”가 존재하지 않음을 알려주는 False 가 반환됩니다.

예시 2: 해당 열에 여러 값 중 하나가 존재하는지 확인

다음 코드는 목록 [44, 45, 22]의 값 중 포인트 열에 존재하는지 확인하는 방법을 보여줍니다.

 #check if 44, 45 or 22 exist in the 'points' column
df[' points ']. isin ([44, 45, 22]). any ()

True

출력은 True 를 반환하는데, 이는 목록 [44, 45, 22]의 값 중 하나 이상이 DataFrame의 포인트 열에 존재함을 알려줍니다.

문자열 열에도 동일한 구문을 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 다음 코드는 목록 [‘J’, ‘K’, ‘L’]의 문자열이 팀 열에 있는지 확인하는 방법을 보여줍니다.

 #check if J, K, or L exists in the 'team' column
df[' team ']. isin ([' J ',' K ',' L ']). any () 
False

출력은 False 를 반환하며 이는 목록의 문자열 중 팀 열에 존재하지 않음을 알려줍니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

조건에 따라 Pandas DataFrame에서 행을 삭제하는 방법
여러 조건에서 Pandas DataFrame을 필터링하는 방법
Pandas DataFrame에서 “NOT IN” 필터를 사용하는 방법