Question

我需要获取pandas DataFrame的列名，其中列与numpy数组中的列匹配。

示例

import numpy as np
import pandas as pd

x = pd.DataFrame( data=[[0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 1]], columns=list('abc') )

y = np.array( x[['b','c']] )
y

y然后是DataFrame的第二和第三列：

array([[0, 1],
       [1, 0],
       [0, 0],
       [1, 1],
       [1, 0],
       [1, 1]])

如何获取y所在的x所在的列名？（在这种情况下 b ， c ）

我正在寻找类似的东西：

x[ x==y ].columns

或

pd.DataFrame(y).isin(x)

该示例受特征选择问题的驱动，取自the sklearn page。

我正在使用numpy 1.11.1和pandas 0.18.1。

Answer 1

这是NumPy broadcasting -

的方法

x.columns[(x.values[...,None] == y[:,None]).all(0).any(1)]

Answer 2

也许这个？

import numpy as np
import pandas as pd

x = pd.DataFrame( data=[[0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 1]], columns=list('abc') )

y = np.array( x[['b','c']] )

for yj in y.T:
    for xj in x:
        if (all(x[xj] == yj)):
            print(xj)

在pandas DataFrame中搜索列

2 个答案: