Pandas:在检查一个列中另一个列的成员身份时创建NaNs？

Pandas是一个基于Python的开源数据分析和数据处理库。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据处理变得简单和快速。

在Pandas中，可以使用isna()函数来检查一个列中另一个列的成员身份，并创建NaNs（缺失值）。具体步骤如下：

1. 首先，导入Pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个DataFrame对象，包含两个列：df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': [1, 3, 5, 7]})
3. 使用isna()函数检查col1列中的元素是否存在于col2列中，并创建NaNs：df['col3'] = df['col1'].apply(lambda x: x if x in df['col2'].values else pd.NaT)
   • apply()函数用于将lambda函数应用于col1列的每个元素
   • lambda函数检查元素是否存在于col2列中，如果存在则返回元素本身，否则返回pd.NaT（Pandas中的缺失值）
4. 最后，可以打印DataFrame对象来查看结果：print(df)

这样，就可以在检查一个列中另一个列的成员身份时创建NaNs。Pandas提供了丰富的数据处理和分析功能，适用于各种数据处理场景。

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