![](/img/trans.png)
[英]pandas: how to check if a column value is in other columns in the same row
[英]Check if column value is in other columns in pandas
我在熊猫中有以下数据帧
target A B C
0 cat bridge cat brush
1 brush dog cat shoe
2 bridge cat shoe bridge
如何测试df.target
是否在任何列['A','B','C', etc.]
,哪些列要检查?
我尝试将A,B和C合并为字符串以使用df.abcstring.str.contains(df.target)
但这不起作用。
OneHotEncoder方法:
In [165]: x = pd.get_dummies(df.drop('target',1), prefix='', prefix_sep='')
In [166]: x
Out[166]:
bridge cat dog cat shoe bridge brush shoe
0 1 0 0 1 0 0 1 0
1 0 0 1 1 0 0 0 1
2 0 1 0 0 1 1 0 0
In [167]: x[df['target']].eq(1).any(1)
Out[167]:
0 True
1 True
2 True
dtype: bool
说明:
In [168]: x[df['target']]
Out[168]:
cat cat brush bridge bridge
0 0 1 1 1 0
1 0 1 0 0 0
2 1 0 0 0 1
如果neech按行检查,你可以使用eq
,drop drop pop
:
mask = df.eq(df.pop('target'), axis=0)
print (mask)
A B C
0 False True False
1 False False False
2 False False True
然后如果需要检查至少一个True
添加any
:
mask = df.eq(df.pop('target'), axis=0).any(axis=1)
print (mask)
0 True
1 False
2 True
dtype: bool
df['new'] = df.eq(df.pop('target'), axis=0).any(axis=1)
print (df)
A B C new
0 bridge cat brush True
1 dog cat shoe False
2 cat shoe bridge True
但如果需要检查列使用中的所有值isin
:
mask = df.isin(df.pop('target').values.tolist())
print (mask)
A B C
0 True True True
1 False True False
2 True False True
如果想检查所有值是否为True
添加all
:
df['new'] = df.isin(df.pop('target').values.tolist()).all(axis=1)
print (df)
A B C new
0 bridge cat brush True
1 dog cat shoe False
2 cat shoe bridge False
您可以使用为每行计算一个函数,该函数计算与“目标”列中的值匹配的值的数量:
df["exist"] = df.apply(lambda row:row.value_counts()[row['target']] > 1 , axis=1)
对于看起来像这样的数据框:
b c target
0 3 a a
1 3 4 2
2 3 4 2
3 3 4 2
4 3 4 4
输出将是:
b c target exist
0 3 a a True
1 3 4 2 False
2 3 4 2 False
3 3 4 2 False
4 3 4 4 True
另一种使用索引差异法的方法:
matches = df[df.columns.difference(['target'])].eq(df['target'], axis = 0)
# A B C
#0 False True False
#1 False False False
#2 False False True
# Check if at least one match:
matches.any(axis = 1)
#Out[30]:
#0 True
#1 False
#2 True
如果您想查看哪些列符合目标,这是一个可能的解决方案:
matches.apply(lambda x: ", ".join(x.index[np.where(x.tolist())]), axis = 1)
Out[53]:
0 B
1
2 C
dtype: object
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.