Python 为什么熊猫系列“in”的操作与其他数据结构不同？

大多数数据结构利用Python的

in

操作符返回

键

或

值

。熊猫系列混合了这些。我的问题是为什么它们是混合的？这是否有功能上的目的

明确地说，我不是在问机械是如何工作的；这已经被问了很多次了。我在问为什么它是以这种（可以说是违反直觉的）方式实现的

我之所以说违反直觉，是因为它会导致如下行为：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.ones((3,3)),columns=['a','b','c'])
df.replace(1,'abc',inplace=True)

a = df['a']
print([x in a for x in a])

# This will print
# [False, False, False]

我能想到的每一个其他数据结构（包括熊猫数据帧）都将返回一个

True

列表，而不是

False

，因为成员身份（

a

中的x）和迭代（

a

中的x）对同一项进行操作，要么是

键

（类似字典），要么是

值

（类似列表）

TLDR:序列对象迭代

值

并检查

键

中的成员资格。这个实现背后的原因是什么

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另外，如果有人想知道如何迭代键，只需在Series对象上使用“.values（）”方法即可。这是最棒的。

我不确定这是不是合适的平台。这是熊猫开发团队最好回答的实现细节。@wkgrcdsam是的，这不是一个使用问题，而是一个一般性的查询。根据他们的建议，我将其发布到。