为何pd.DataFrame与pd.Series用in运算符检查索引值时行为不同？

核心原因：in运算符在不同pandas对象上的检查目标不同 #

• DataFrame场景：对DataFrame使用in时，它会检查列名集合中是否包含目标值。你的示例里df的列是'a'和'b'，显然1不在列名里，所以返回False。
• Series场景：对Series使用in时，它会检查索引标签集合中是否包含目标值。你的示例里df["a"]用的是默认索引（0、1、2），1是其中一个索引标签，所以返回True。

额外说明：如何检查Series的数值是否存在 #

如果你的需求是检查某个值是否在Series的数据值里，而不是索引，需要明确调用values属性：

print(1 in df["a"].values)  # 输出 False，因为df["a"]的数值是[4,5,6]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者E. R.