Python如何为DataFrame新增列标识值是否存在于指定Series

错误原因 #

你写的代码存在3个问题：

• 列名属于字符串，需要用引号包裹，否则Python会把series_yn、ID识别为未定义的变量，而非DataFrame的列名
• 赋值操作需要使用单等号=，你写的==是比较运算符，仅用于判断左右两侧值是否相等，无法完成赋值操作
• 赋值逻辑顺序颠倒，应该把右侧isin方法的计算结果赋值给左侧的新列

正确实现代码 #

如果你的ID序列变量名为id_series，待处理的DataFrame变量名为df，一行代码即可实现需求：

df['series_yn'] = df['ID'].isin(id_series).astype(int)

isin()方法会返回布尔值序列：ID在序列中为True，不在为False，直接用astype(int)就能把布尔值转换为对应的1和0，完全匹配你的需求。

完整可运行示例 #

你可以直接运行下面的代码验证效果：

import pandas as pd

# 构造示例ID Series
id_series = pd.Series(['A1', 'A2', 'A3'])
# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'ID': ['A1', 'A3', 'A4'],
    'age': [10, 20, 20]
})
# 新增series_yn列
df['series_yn'] = df['ID'].isin(id_series).astype(int)
print(df)

运行输出结果：

ID  age  series_yn
0  A1   10          1
1  A3   20          1
2  A4   20          0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Python123new