Python的大熊貓 - 選擇通過

行

我試圖在基於匹配的另一個數據幀的它的值的熊貓數據幀來選擇行。最重要的是，我只想匹配行中的值，而不是貫穿整個系列。例如：Python的大熊貓 - 選擇通過

df1 = pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3], 'b':[4, 5, 6]}) 

df2 = pd.DataFrame({'a':[3, 2, 1], 'b':[4, 5, 6]})

我想選擇排在那裏都「a」和「B」從DF1比賽中DF2任何行值。我曾嘗試：

df1[(df1['a'].isin(df2['a'])) & (df1['b'].isin(df2['b']))]

這當然將返回所有行，因爲所有的值出現在在某些時候DF2，但不一定在同一行。我如何限制這個值，以便測試'b'的值只是那些值爲'a'的行？所以對於上面的例子，我期待只返回行索引1（[2,5]）。

請注意，數據幀可能具有不同的形狀，並且包含多個匹配的行。

來源

2016-11-16 ssast

類似this post，這裏有一個使用broadcasting -

df1[(df1.values == df2.values[:,None]).all(-1).any(0)]

的理念是：

1）使用np.all爲均爲，部分爲""both 'a' and 'b' values""。

2）使用np.any爲任何部分"from df1 match any row in df2"。

3）使用broadcasting通過向None/np.newaxis擴展尺寸以矢量化方式完成所有這些操作。

採樣運行 -

In [41]: df1 
Out[41]: 
    a b 
0 1 4 
1 2 5 
2 3 6 

In [42]: df2 # Modified to add another row : [1,4] for variety 
Out[42]: 
    a b 
0 3 4 
1 2 5 
2 1 6 
3 1 4 

In [43]: df1[(df1.values == df2.values[:,None]).all(-1).any(0)] 
Out[43]: 
    a b 
0 1 4 
1 2 5

來源

2016-11-16 18:30:40 Divakar

這工作，我從來沒有會工作這一點我自己，謝謝。我很驚訝沒有現有的熊貓功能來執行此操作。 – ssast

@ssast即使NumPy沒有內置的這個。有一個非常相關的['問答']（http://stackoverflow.com/questions/38674027/find-the-row-indexes-of-several-values-in-a-numpy-array）研究其他更有效的解決方案找到行索引。那裏看起來很好看！ – Divakar

使用numpy的廣播

pd.DataFrame((df1.values[:, None] == df2.values).all(2), 
      pd.Index(df1.index, name='df1'), 
      pd.Index(df2.index, name='df2'))

來源

2016-11-16 18:27:19 piRSquared

Python的大熊貓 - 選擇通過

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