Python isin、str.contains和if条件之间的差异？

我通常不知道是否要用某些东西过滤数据框列项， 如果df[“column”]中使用了“aa”，则应

isin

或

.str.contains

或

请告诉我哪些用于不同的情况？
isin
如果要检查序列的值中多个字符串之一的出现情况，请使用
isin
：

import pandas as pd                                                                                                      
things = pd.Series(['apple', 'banana', 'house', 'car'])                                                                                                                              
fruits = ['apple', 'banana', 'kiwi']                                                                                                                                            
things.isin(fruits)

输出：

0     True
1     True
2    False
3    False
dtype: bool

0     True
1    False
2    False
3    False
dtype: bool

0     True
1    False
2    False
3    False
dtype: bool

.str.contains
.str.contains
执行相同的操作，但仅针对一个字符串，并且它还匹配字符串的部分

things.str.contains('apple')

输出：

0     True
1     True
2    False
3    False
dtype: bool

0     True
1    False
2    False
3    False
dtype: bool

0     True
1    False
2    False
3    False
dtype: bool

输出：

0     True
1     True
2    False
3    False
dtype: bool

0     True
1    False
2    False
3    False
dtype: bool

0     True
1    False
2    False
3    False
dtype: bool

在里面
A系列
检查
A系列
是否在pd系列的索引中。系列：

"apple" in things                                                                                                                                                              
# Output: False

我们的
things
系列的索引中没有“苹果”，原因很快就清楚了：

> things
0     apple
1    banana
2     house
3       car
dtype: object

第一列描述了索引，因此我们可以检查它：

0 in things                                                                                                                                                              
# Output: True

我将尝试通过示例向您展示这些差异：

df = pd.DataFrame({'A': [4,8], 'B': ['hello toto','foo bar']})
df_1 = df[df['B'].str.contains("hello")]
df_2 = df.isin([4, "foo bar", "hello", "hello toto mamamia"])
df_3 = df.loc[df["B"] == "foo bar"] # implicit "if"

# df
   A            B
0  4   hello toto
1  8      foo bar

# df_1
   A           B
0  4  hello toto

# df_2
       A      B
0   True  False
1  False   True

# df_3
   A        B
1  8  foo bar

isin：
如果列表中的元素x，则返回True，否则返回False

str.contains：
如果字符串中的元素x代表列表中的字符串，则返回True，否则返回False

如果：
如果行['string']==df中行的元素x，则返回True，否则返回False

最后一个元素相当于
isin
，在
列表中只有一个元素

基本上，
if
&
isin
是关于检查某列的值是否是列表的一部分，而
str.contains
是关于搜索列中的字符串以查找某个子字符串

用法示例：

df
>>
  clientID   priceType
0  ER12312      member
1  ER24421    standard
2  WB44213      member
3  ER92932  discount15
4  WB02321    standard

我们希望所有客户支付会员或标准价格：

df[df.priceType.isin(['member','standard'])]
>>
  clientID priceType
0  ER12312    member
1  ER24421  standard
2  WB44213    member
4  WB02321  standard

如果我们想要所有的“ER”客户端ID：

df[df.clientID.str.contains('ER')]
>>
  clientID   priceType
0  ER12312      member
1  ER24421    standard
3  ER92932  discount15

第一个是ISIN，第二个是IN。我对这两个问题都有疑问。这不包括
str.contains（'some'）
如何返回
True
以表示
“某物”
。