Question

我有一个包含4000列的巨大数据框，我需要查看一个或多个列中是否存在一个值（我需要列名），如何索引熊猫中的列数和列名？到目前为止，我尝试应用此想法：

df.index[df.columns] == 'my_val'].tolist()

但是这只是返回布尔值，如何返回值所在列的名称的详细信息？

Answer 1

我认为需要：

cols = df.columns[(df == 'my_val').any()]

示例：

df = pd.DataFrame({'A':list('abcdef'),
                   'B':[4,5,4,5,5,4],
                   'C':[7,8,9,4,2,3],
                   'D':[1,3,5,7,1,0],
                   'E':[5,3,6,9,2,4],
                   'F':list('aaabbb')})

print (df)
   A  B  C  D  E  F
0  a  4  7  1  5  a
1  b  5  8  3  3  a
2  c  4  9  5  6  a
3  d  5  4  7  9  b
4  e  5  2  1  2  b
5  f  4  3  0  4  b

cols = df.columns[(df == 'a').any()]
print (cols)
Index(['A', 'F'], dtype='object')

说明：

首先按值比较所有DataFrame：

print (df == 'a')
       A      B      C      D      E      F
0   True  False  False  False  False   True
1  False  False  False  False  False   True
2  False  False  False  False  False   True
3  False  False  False  False  False  False
4  False  False  False  False  False  False
5  False  False  False  False  False  False

然后按DataFrame.any每行过滤至少一个True：

print ((df == 'a').any())
A     True
B    False
C    False
D    False
E    False
F     True
dtype: bool

通过布尔掩码最后一次过滤df.columns：

print (df.columns[(df == 'a').any()])
Index(['A', 'F'], dtype='object')

给定一个值，我如何知道它出现在哪些列中？

1 个答案: