Series的in检查该值是否在索引中:

In [11]: s = pd.Series(list('abc'))

In [12]: s
Out[12]: 
0    a
1    b
2    c
dtype: object

In [13]: 1 in s
Out[13]: True

In [14]: 'a' in s
Out[14]: False

一种选择是查看它是否为唯一值:

In [21]: s.unique()
Out[21]: array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)

In [22]: 'a' in s.unique()
Out[22]: True

或者一个python集合:

In [23]: set(s)
Out[23]: {'a', 'b', 'c'}

In [24]: 'a' in set(s)
Out[24]: True

正如@DSM所指出的，直接在值上使用in可能更有效(特别是如果你只对一个值执行此操作):

In [31]: s.values
Out[31]: array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)

In [32]: 'a' in s.values
Out[32]: True

你可以试着检查一个名为“id”的列中的特定值“x”

if x in df['id'].values

你也可以使用pandas.Series.isin，尽管它比s.values中的'a'长一点:

In [2]: s = pd.Series(list('abc'))

In [3]: s
Out[3]: 
0    a
1    b
2    c
dtype: object

In [3]: s.isin(['a'])
Out[3]: 
0    True
1    False
2    False
dtype: bool

In [4]: s[s.isin(['a'])].empty
Out[4]: False

In [5]: s[s.isin(['z'])].empty
Out[5]: True

但是，如果您需要为一个DataFrame同时匹配多个值，这种方法可以更加灵活。

>>> df = DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [1, 4, 7]})
>>> df.isin({'A': [1, 3], 'B': [4, 7, 12]})
       A      B
0   True  False  # Note that B didn't match 1 here.
1  False   True
2   True   True

简单的条件:

if any(str(elem) in ['a','b'] for elem in df['column'].tolist()):

found = df[df['Column'].str.contains('Text_to_search')]
print(found.count())

find .count()将包含匹配数

如果它是0，那么意味着字符串没有在列中找到。

Use

df[df['id']==x].index.tolist()

如果x存在于id中，那么它将返回它所在位置的索引列表，否则它将给出一个空列表。