比較兩列並在 Python 中返回行號

Question

我有兩列 A = [11, 24, 7, 7, 0, 4, 9, 20, 3, 5] 和 B = [5, 8, 9, 1, 11]。 但它們有不同的行號。 我想查找 A 是否與 B 具有相同的元素並返回 A 和 B 的行號。例如，

A 和 B 具有相同的值 5,9, 11，返回的矩陣為 C = [5, 9, 11]

A的返回行號應該是row_A = [9, 6, 0]

B的返回行號應該是row_B = [0, 2, 4]

我可以使用python中的任何函數嗎？ 謝謝

Answer 1

這是numpy.intersect1d 。 使用return_indices參數，除了值之外，您還可以獲得索引。 如果 A/B 是 numpy 數組、pandas 系列或列表，這將起作用。

請注意，如果您的對象是 pandas 對象，則返回的索引是數組索引。 因此，如果您的系列沒有從 0 開始的 RangeIndex，您可以按數組位置對它們的 Index 對象進行切片以獲取實際的系列索引標簽。

import numpy as np

vals, idxA, idxB = np.intersect1d(A, B, return_indices=True)

vals
#array([ 5,  9, 11])

idxA
#array([9, 6, 0])

idxB
#array([0, 2, 4])

Answer 2

如果您有兩個不同的數據幀，請為每個數據幀復制另一列中的索引並加入列：

df_A["index"] = df.index
df_B["index"] = df.index

df_A.merge(df_B, left_on="A", right_on="B", how="inner")

df = pd.DataFrame(data = {"A":[11, 24, 7, 7, 0, 4, 9, 20, 3, 5], "B" : [5, 8, 9, 1, 11, -1,-1,-1,-1,-1]})
df_A = df[["A"]]
df_A["index"] = df.index
df_B = df[["B"]]
df_B["index"] = df.index

df_A.merge(df_B, left_on="A", right_on="B", how="inner")