Python 在Panda数据框中搜索值会返回不一致的结果

我试图在熊猫数据框中搜索匹配项。我发现结果不一致，或者我使用了错误的代码类型。我使用的是in命令，它并不总是一致的。如果我比较这些值（参见示例），它会起作用。指挥部有问题吗

代码示例：

import pandas as pd
report = pd.DataFrame(columns = (['col1','col2']))
report
i = 0
while i < 100:
    a = str(i)
    addthis = pd.Series({'col1':a,'col2':'AG100'})
    report = report.append(addthis,ignore_index=True)
    i = i + 1
###this will find a match but not 100 of the time%
i = 0
while i < len(report):
    if str(i) in str(report[0:len(report)]):
        print('found match on ',i)
    else:
        print('No match found on ',i)
    i = i + 1
###this will find a match 100of the time%    
i = 0
while i < len(report):
    if str(i) == report.ix[i,0]:
        print('found match on ',i)
    else:
        print('No match found on ',i)
    i = i + 1

将熊猫作为pd导入
report=pd.DataFrame（列=（['col1'，'col2']））
报告
i=0
当我<100时：
a=str（i）
addthis=pd.Series（{'col1'：a，'col2'：'AG100'}）
report=report.append（addthis，ignore_index=True）
i=i+1
###这将找到一个匹配项，但不是100%
i=0
而我（报告）：
如果str（i）在str（报告[0:len（报告）]）中：
打印（'在上找到匹配项'，i）
其他：
打印（'i'上未找到匹配项）
i=i+1
###这将在100%的时间内找到匹配项
i=0
而我（报告）：
如果str（i）=report.ix[i，0]：
打印（'在上找到匹配项'，i）
其他：
打印（'i'上未找到匹配项）
i=i+1

您正在遇到问题，因为您正在将数据帧的部分转换为字符串。如果您查看使用

str（report[0:len（report）]）

时打印出来的内容，您会发现它不仅返回该数据帧的值，还返回一个可读的描述。Pandas缩短了此输出，因此在终端中打印时不会太长

因此，它不是语句中的

中的错误。如果需要这样做，请使用问题中的第二段代码

作为参考，
str（report[0:len（report）]）
的输出如下：

   col1   col2
0     0  AG100
1     1  AG100
2     2  AG100
3     3  AG100
4     4  AG100
5     5  AG100
6     6  AG100
7     7  AG100
8     8  AG100
9     9  AG100
10   10  AG100
11   11  AG100
12   12  AG100
13   13  AG100
14   14  AG100
15   15  AG100
16   16  AG100
17   17  AG100
18   18  AG100
19   19  AG100
20   20  AG100
21   21  AG100
22   22  AG100
23   23  AG100
24   24  AG100
25   25  AG100
26   26  AG100
27   27  AG100
28   28  AG100
29   29  AG100
..  ...    ...
70   70  AG100
71   71  AG100
72   72  AG100
73   73  AG100
74   74  AG100
75   75  AG100
76   76  AG100
77   77  AG100
78   78  AG100
79   79  AG100
80   80  AG100
81   81  AG100
82   82  AG100
83   83  AG100
84   84  AG100
85   85  AG100
86   86  AG100
87   87  AG100
88   88  AG100
89   89  AG100
90   90  AG100
91   91  AG100
92   92  AG100
93   93  AG100
94   94  AG100
95   95  AG100
96   96  AG100
97   97  AG100
98   98  AG100
99   99  AG100

[100 rows x 2 columns]

您应该尝试使用更多pythonic方法在数据帧中循环，例如report.iterrows（）中的行的
，
，而不是跟踪计数器