或者用级数。tolist或Series.any:

>>> s = pd.Series(list('abc'))
>>> s
0    a
1    b
2    c
dtype: object
>>> 'a' in s.tolist()
True
>>> (s=='a').any()
True

系列。tolist做了一个关于一个系列的列表，而另一个我只是从一个常规系列中获得一个布尔系列，然后检查是否有任何真布尔系列。

假设你的数据框架是这样的:

现在你要检查文件名“80900026941984”是否存在于数据帧中。

你可以简单地写:

if sum(df["filename"].astype("str").str.contains("80900026941984")) > 0:
    print("found")

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

使用query()查找符合条件的行，并获得形状为[0]的行数。如果存在至少一个条目，则此语句为True:

df.query('id == 123').shape[0] > 0

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。

简单的条件:

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