Python：如何遍历数据框中的列范围，检查特定值并将列名存储在列表中

Question

我试图遍历数据框中的一系列列，并检查每一行中的特定值。 这些值应与我的列表匹配。 如果列表中的每一行都有匹配的值，则应将匹配项的第一个实例的列名称附加到我的新列表中。 如何做到这一点？ 我尝试了以下for循环，但无法正确执行。

我看了几个例子，但找不到我想要的东西。

遍历数据框中的一列并创建一个带有列名+ str的列表

如何获取数据框每一行中特定值的列名

import pandas as pd

random = {
        'col1': ['45c','5v','27','k22','wh','u5','36'],
        'col2': ['abc','bca','cab','bac','cab','aab','ccb'],
        'col3': ['xyz','zxy','yxz','zzy','yyx','xyx','zzz'],
        'col4': ['52','75c','k22','d2','3n','4b','cc'],
        'col5': ['tuv','vut','tut','vtu','uvt','uut','vvt'],
        'col6': ['la3','pl','5v','45c','3s','k22','9i']
        }

df = pd.DataFrame(random)

"""
Only 1 value from this list should match with the values in each row of the df
i.e if '45c' is in row 3, then it's a match. place the name of column where '45c' is found in the df in the new list
"""
list = ['45c','5v','d2','3n','k22',]

"""
empty list that should be populated with df column names if there is a single match
"""
rand = []
for row in df.iloc[:,2:5]:
    for x in row:
        if df[x] in list:
            rand.append(df[row][x].columns)
            break

print(rand)

#this is what my df looks like when I print it
  col1 col2 col3 col4 col5 col6
0  45c  abc  xyz   52  tuv  la3
1   5v  bca  zxy  75c  vut   pl
2   27  cab  yxz  k22  tut   5v
3  k22  bac  zzy   d2  vtu  45c
4   wh  cab  yyx   3n  uvt   3s
5   u5  aab  xyx   4b  uut  k22
6   36  ccb  zzz   cc  vvt   9i

我希望得到的输出如下：

rand = ['col1','col4','col1','col6']

Answer 1

先用比较所有值DataFrame.isin并获得与第一个匹配值的列DataFrame.idxmax ，而是因为如果没有匹配它返回第一列添加条件与DataFrame.any的测试：

L = ['45c','5v','d2','3n','k22']
m = df.isin(L)
out = np.where(m.any(1), m.idxmax(axis=1), 'no match').tolist()
print (out)
['col1', 'col1', 'col4', 'col1', 'col4', 'col6', 'no match']

如果仅需要匹配的值：

out1 = m.idxmax(axis=1)[m.any(1)].tolist()
print (out1)
['col1', 'col1', 'col4', 'col1', 'col4', 'col6']

详细说明 ：

print (m)
    col1   col2   col3   col4   col5   col6
0   True  False  False  False  False  False
1   True  False  False  False  False  False
2  False  False  False   True  False   True
3   True  False  False   True  False   True
4  False  False  False   True  False  False
5  False  False  False  False  False   True
6  False  False  False  False  False  False

可以使用循环解决方案，但不建议这样做 ：

rand = []
for i, row in df.iterrows():
    for x in row:
        if x in L:
            rand.append(i)
print(rand)
['col1', 'col1', 'col4', 'col1', 'col4', 'col6']