如何优雅获取Pandas DataFrame中不符合条件的单元格值？

假设有如下DataFrame df：

0    1
0  ABC  DEF
1  abc  def

以及列表 ls = ['ABC', 'DEF', 'abc']

需求：检查df中的所有元素是否都存在于ls中，若存在不在ls中的元素，输出任意一个该类元素（示例中应输出'def'）。

补充说明：需要获取满足条件（不在ls中）的单元格的具体值，常见的df.loc方法仅定位符合条件的行或列，无法直接定位到具体单元格，因此难以完美解决该问题。

本人尝试了以下两种实现方式，但都不够优雅，求更优解决方案：
第一种：

tmp = df.loc[(~df.isin(ls)).any(), :].iloc[0, :]
print(tmp.loc[~tmp.isin(ls)].iloc[0])

第二种：

df.applymap(lambda s: exit(s) if s not in ls else None)

这里提供几种简洁优雅的实现方式：

方法一：扁平化数据后筛选 #

把DataFrame转换成一维Series，直接筛选不在ls中的元素并取第一个：

# 筛选所有不在ls中的元素，取第一个结果
s = df.stack()
missing_items = s[~s.isin(ls)]
if not missing_items.empty:
    print(missing_items.iloc[0])  # 输出 'def'
else:
    print("所有元素都在列表中")

方法二：用np.where定位位置取值 #

借助numpy的where找到第一个不符合条件的单元格位置，再提取对应值：

import numpy as np

mask = ~df.isin(ls)
if mask.any().any():
    # 获取第一个不符合条件的单元格坐标
    row_idx, col_idx = np.where(mask)[0][0], np.where(mask)[1][0]
    print(df.iloc[row_idx, col_idx])  # 输出 'def'
else:
    print("所有元素都在列表中")

方法三：生成器遍历（高效终止） #

用生成器逐个遍历单元格元素，找到第一个不在ls中的值就立即返回，无需遍历全部数据：

def get_first_missing(df, target_list):
    for row in df.values:
        for val in row:
            if val not in target_list:
                return val
    return None

result = get_first_missing(df, ls)
print(result if result else "所有元素都在列表中")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者emilp