在pandas DataFrame中搜索列

Question

我需要獲取pandas DataFrame的列名，其中列與numpy數組中的列匹配。

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中的第二和第三列：

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

如何獲取y在x的列名？ （在這種情況下b ， c ）

我正在尋找類似的東西：

x[ x==y ].columns

要么

pd.DataFrame(y).isin(x)

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該示例由特征選擇問題驅動，並且是從sklearn頁面獲取的 。

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我正在使用numpy 1.11.1和pandas 0.18.1。

Answer 1

這是NumPy broadcasting的一種方法 -

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

Answer 2

也許這個？

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)