Python - 与 __contains__ 相反答案

【问题标题】：Python - opposite of __contains__Python - 与 __contains__ 相反
【发布时间】：2016-11-23 19:25:05
【问题描述】：

一般问题

我想知道是否存在与 __contains__ 相对的 Python（即类似于 __notcontains__）。

我的例子

下面的代码我需要它：

df_1 = df[(df.id1 != id1_array) | (df.id2.apply(id2_array.__contains__)]
df_2 = df[(df.id1 == id1_array) & (df.id2.apply(id2_array.__notcontains__)]

换句话说，在df1 中，我只想要id1 不在的观察结果 id1_array1 或 id2 在 /em> id2_array，而对于df2，我只想要id1 在 id1_array 和 id2 不在的观察结果 id2_array.

谁能帮帮我？提前致谢！

【问题讨论】：

not in? something.__contains__(some_other_thing) is False?
抱歉你问到df_1 = df[(df.id1 != id1_array) | (~df.id2.isin(id2_array)]

标签： python python-2.7 pandas dataframe

【解决方案1】：

要回答如何在纯 pandas 中执行此操作，您可以使用 isin 并使用否定运算符 ~ 反转布尔系列：

df_1 = df[(df.id1 != id1_array) | (df.id2.isin(id2_array)]
df_2 = df[(df.id1 == id1_array) & (~df.id2.isin(id2_array)]

这将比在更大的数据集上使用 apply 更快，因为 isin 是矢量化的

当使用== 和!= 等比较运算符时，这将返回True/False，其中数组值在同一位置相同/不同。如果您仅测试成员资格，即数组中是否存在值列表，则使用 isin 这还将返回一个布尔系列，其中找到匹配项，使用 ~ 反转数组。

同样作为一般规则，除非不可能，否则避免使用apply，原因是apply 只是在df 上执行for 循环的语法糖，这不是矢量化的。如果你足够努力，通常有很多方法可以在不使用apply 的情况下达到相同的结果。

【讨论】：

edit: 没关系——另外，apply 在 2.3+ 中被弃用了
@Samuel here apply 是 pandas.Series 方法：pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/… 所以它不是特定于 python 的方法
哦，我没注意到他用的是pandas方法，完全错过了那个标签
@Samuel 虽然 OP 在这里询问 __contains__ 的反函数，但他们应该使用专门针对此任务的内置 pandas 方法，因为它旨在快速完成此任务
@EdChum 感谢您的回答。也许您可以概括您的答案，以便对与我有相同问题的人有所帮助（请参阅原始帖子中的部分一般问题）？

【解决方案2】：

编辑：我没有注意到这是专门使用熊猫的。我的回答可能不准确。

一般来说，魔法函数（任何带有 __ 前后的函数）并不意味着直接调用。在这种情况下，__contains__ 是通过使用 in 关键字来引用的。

>>> a = ['b'] 
>>> 'b' in a 
True 
>>> 'b' not in a 
False

【讨论】：

当您需要传递 OP 正在执行的可调用对象时不需要。

【解决方案3】：

不，没有__notcontains__ 方法或类似方法。使用x not in y时，实际使用的是__contains__方法，如下图：

class MyList(list):
    def __contains__(self, x):
        print("__contains__ is called")
        return super().__contains__(x)

l = MyList([1, 2, 3])

1 in l
# __contains__ is called

1 not in l
# __contains__ is called

【讨论】：