在python中比較數據框中的兩行時尋找公共列

Question

我有一個下面結構的數據框。當我比較兩行時，我想獲得具有相同值（對於特定值）的列數。

1 1 0 1 1 
0 1 0 1 0 
0 1 0 0 1 
1 0 0 0 1 
0 0 0 0 0 
1 0 0 0 1 

因此，例如，當我使用上述樣品DF來比較兩行獲得，其在具有1的列，我應該得到欄（1）和col（3）當我比較行（0）和行（1）。同樣，當我比較行（1）和行（2）時，我應該得到col（1）。我想知道在Python中是否有更高效的解決方案。

注意：我只需要匹配的列號，我也會指定要比較的行。

Answer 1

考慮下面的數據框：

import numpy as np 
df = pd.DataFrame(np.random.binomial(1, 0.2, (2, 10000))) 

這將是大小2x10000的二進制矩陣。

np.where((df.iloc[0] * df.iloc[1])) 

或者，

np.where((df.iloc[0]) & (df.iloc[1])) 

返回具有了兩行1S列。乘法似乎更快：

%timeit np.where((df.iloc[0]) & (df.iloc[1])) 
1000 loops, best of 3: 400 µs per loop 

%timeit np.where((df.iloc[0] * df.iloc[1])) 
1000 loops, best of 3: 269 µs per loop 

Answer 2

這是一個簡單的函數。您可以根據需要對其進行修改，具體取決於您如何表示數據。我假設列表的列表：

df = [[1,1,0,1,1], 
     [0,1,0,1,0], 
     [0,1,0,0,1], 
     [1,0,0,0,1], 
     [0,0,0,0,0], 
     [1,0,0,0,1]] 

def compare_rows(df,row1,row2): 
    """Returns the column numbers in which both rows contain 1's""" 
    column_numbers = [] 
    for i,_ in enumerate(df[0]): 
     if (df[row1][i] == 1) and (df[row2][i] ==1): 
      column_numbers.append(i) 
    return column_numbers 

compare_rows(df,0,1)產生輸出：

[1,3]