检查pandas dataframe index中是否存在值

Question

我确信有一种明显的方法可以做到这一点,但现在不能想到任何光滑的东西.

基本上,反而提高了例外,我想获得True或False以查看是否在大熊猫存在价值df指数.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'test':[1,2,3,4]}, index=['a','b','c','d'])
df.loc['g']  # (should give False)

我现在的工作如下

sum(df.index == 'g')

Answer 1

这应该可以解决问题

'g' in df.index

Answer 2

仅供参考,因为它是我正在寻找的东西,你可以通过附加".values"方法测试值或索引中的存在,例如

g in df.<your selected field>.values
g in df.index.values

我发现添加".values"以获得一个简单的列表或ndarray out存在或"in"检查使用其他python工具更顺畅地运行.我以为我会把它扔到那里供人们使用.

Answer 3

多索引与单个索引有点不同.以下是多索引数据帧的一些方法.

df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b','c', 'd'], 'col2': ['X','X','Y', 'Y'], 'col3': [1, 2, 3, 4]}, columns=['col1', 'col2', 'col3'])
df = df.set_index(['col1', 'col2'])

in df.index 仅在检查单个索引值时才适用于第一级.

'a' in df.index     # True
'X' in df.index     # False

检查df.index.levels其他级别.

'a' in df.index.levels[0] # True
'X' in df.index.levels[1] # True

签入df.index索引组合元组.

('a', 'X') in df.index  # True
('a', 'Y') in df.index  # False