Python 有关isin（）准确性的一些问题

我对

isin（）

函数的准确性有一些问题

在我的

DataFrame

中，我有许多

id

，还有

abc

：

df = DataFrame[DataFrame['id'].isin(IDs)]

但结果是：

print('abc' in df['id']) 
>> False

结果是：

print('abc' in df['id'].unique())
>> True

---

如果将中的与系列一起用于测试索引中的成员资格，则会出现问题

因此，如果由其创建的test numpy数组按预期工作：

print(type(df['id'].values))
<class 'numpy.ndarray'>

print('abc' in df['id'].values)
True

编辑：如果使用它，则返回numpy数组：

print(df['id'].unique())
['abc' 'sdf' 'ert']

print(type(df['id'].unique()))
<class 'numpy.ndarray'>

print('abc' in df['id'].unique())
True

print（df['id'].unique（））
['abc''sdf''ert']
打印（类型（df['id'].unique（））
打印（'abc'在df['id'].unique（）中）
真的

您能添加一些数据样本吗？由于安全原因，我无法上传自己的数据，但我会尝试将样本ID制作成列表或系列？如果它是一个系列，那么in语句将根据该系列的索引值进行计算，这就是您的问题。然后，您的下一个语句将根据此容器的值进行求值**编辑：*事实上，这在@jezrael answer中得到了解释，我现在对其进行了投票，虽然我的猜测是问题在于IDs是熊猫系列而不是列表。是的，但我的主要问题仍然没有解决，是关于isin（）函数的。谢谢你的回答，但是为什么结果

print（'abc'在df['id']）。value）

在我的问题中是正确的？在我做过的过滤之后done@Amir.S-您认为df['id'].unique（）是否

？因为它返回numpy数组，而不是
Series
@Amir.S-我刚刚阅读了下面的评论，您的问题没有得到解决。你能解释一下原因吗？有必要做更多解释吗？很抱歉，我迟了回答，那是我的错误，我的数据中有435（作为整数）和“435”（作为字符串），但我不知道，谢谢我的问题解决了。我如何接受答案？你的回答是对的。
print('d' in df['id'])
True
print('d' in df['id'].index)
True

print(df['id'].unique())
['abc' 'sdf' 'ert']

print(type(df['id'].unique()))
<class 'numpy.ndarray'>

print('abc' in df['id'].unique())
True