检查某列的值是否在pandas中的另一个numpy数组列的值中

在pandas中，可以使用isin()函数来检查某列的值是否在另一个numpy数组列的值中。

isin()函数的语法如下：

pandas.Series.isin(values)

其中，values可以是一个列表、元组、Series或DataFrame，用于指定要检查的值。

下面是一个完整的答案示例：

在pandas中，可以使用isin()函数来检查某列的值是否在另一个numpy数组列的值中。isin()函数返回一个布尔值的Series，表示每个元素是否在指定的值中。

示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame
data = {'col1': ['A', 'B', 'C', 'D'],
        'col2': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个numpy数组
arr = np.array(['A', 'C', 'E'])

# 使用isin()函数检查col1列的值是否在arr数组中
result = df['col1'].isin(arr)

print(result)

输出结果为：

0     True
1    False
2     True
3    False
Name: col1, dtype: bool

在这个例子中，我们创建了一个DataFrame df，其中包含两列col1和col2。然后，我们创建了一个numpy数组arr，其中包含一些值。接下来，我们使用isin()函数检查col1列的值是否在arr数组中，并将结果存储在result变量中。最后，我们打印出result，显示了每个元素是否在arr数组中的布尔值。

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