Проверка наличия конкретного значения в столбце Pandas

Быстрый ответ

Чтобы проверить, содержит ли столбец датафрейма Pandas определённое значение, используйте следующий код:

if 'значение' in df['столбец'].values:
    print('Элемент найден!')

Для поиска строк или шаблонов в значениях столбца можно применить метод str.contains():

if df['столбец'].str.contains('шаблон').any():
    print('Элемент обнаружен!')

Создание булевого массива осуществляется с помощью метода isin():

df['столбец'].isin(['значение'])

Фильтрация строк DataFrame, содержащих нужное значение, ведется через loc:

df.loc[df['столбец'].isin(['значение'])]

Учтите, что значения столбцов и индексы DataFrame — разные вещи:

# Этот код не так работает, как могло показаться!
if 'значение' in df['столбец']:
    print('Не то, что нам нужно!')

Обрабатываете большие датафреймы? Скорость важна!

Чтобы ускорить процесс поиска значения в больших датафреймах, примените структуру set:

value_set = set(df['столбец'].values)
if 'значение' in value_set:
    print("Эффективно!")

Обработка текстовых данных: свои особенности

Если столбец содержит текстовые данные, метод str.contains() будет весьма полезен. Но будьте готовы, что с большими датафреймами это может быть медленнее.

Поиск частичного совпадения текста

mask = df['текстовый_столбец'].str.contains('Уолдо')

Подсчёт количества совпадений

count = df['текстовый_столбец'].str.contains('Уолдо').sum()

Игнорирование регистра символов

mask = df['текстовый_столбец'].str.contains('Уолдо', case=False)

Визуализация

Приведем пример проверки наличия определенного вкуса чипсов в упаковке:

Задача — узнать, есть ли среди чипсов те, которые вкусом напоминают BBQ.

Для этого применим «детектор вкусов» (`.contains()`):

Код:

crisp_box.contains('BBQ')

Результаты:

[Salt, Vinegar, Salsa, BBQ, Cheese] ➡️ True
[Salt, Vinegar, Salsa, Cheese] ➡️ False

Итак: либо Чипсы найдены!, либо Чипсов такого вида нет!.

Продвинутые поисковые запросы и потенциальные трудности

Одновременный поиск нескольких значений

df[df['столбец'].isin(['сокровище1', 'сокровище2', 'сокровище3'])]

Работа с отсутствующими данными (NaN)

df[df['столбец'].isin(['значение1']) & df['столбец'].notnull()]

Условия, приводящие к обратным результатам

if 'значение' not in df['столбец'].values:
    print('Мир наизнанку!')

Оптимизация обработки больших датафреймов

Для увеличения скорости поиска используйте векторизированные операции и множества.

Погружение в pandas

Задачи, которые не охватывает документация pandas, зачастую решаются с помощью итераций по строкам DataFrame или метода apply. Для глубокого понимания всегда имейте при себе документацию по Pandas!

Полезные материалы

1. pandas.Series.str.contains — официальная документация pandas 2.2.0 — помощь в проверке наличия текстовых строк.
2. pandas.DataFrame.any — официальная документация pandas 2.2.0 — обзор использования логических операций.
3. pandas.Series.isin — официальная документация pandas 2.2.0 — помощь при проверке наличия нескольких значений.
4. 6. Выражения — Документация Python 3.12.2 — руководство по использованию in для проверок на принадлежность в Python.
5. python – Как определить, содержит ли столбец Pandas определённое значение – Stack Overflow — примеры решений на основе реальных задач.
6. Индексация данных и выбор | Руководство по Data Science на Python — подробное руководство по работе с выбором данных в pandas.