熊猫：检查行是否存在某些值

Question

我有一个二维（或更多）pandas DataFrame，如下所示：

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([[0,1],[2,3],[4,5]], columns=['A', 'B'])
>>> df
   A  B
0  0  1
1  2  3
2  4  5

现在假设我有一个像np.array([2,3])这样的numpy数组，并想检查df中是否有与我的数组内容匹配的行。答案显然应该是正确的，例如。 np.array([1,2])应该返回false，因为A列中没有1，B列中没有2。

当然这很容易，但现在看不到。

Answer 1

原来这很简单，以下是这里的工作：

>>> ((df['A'] == 2) & (df['B'] == 3)).any()
True
>>> ((df['A'] == 1) & (df['B'] == 2)).any()
False

也许有人提出了一个更好的解决方案，它允许直接传入数组和列表以匹配。

请注意，df['A'] == 2周围的括号不是可选的，因为&运算符的绑定与==运算符一样强。

Answer 2

更简单的方法是：

a = np.array([2,3])
(df == a).all(1).any()

Answer 3

如果您还想返回匹配发生的索引：

index_list = df[(df['A'] == 2)&(df['B'] == 3)].index.tolist()