如果 pandas 中另一个数据框的列名中存在行名，则选择数据框的行值答案

【问题标题】：Select the row values of dataframe if row name is present in column name of another dataframe in pandas如果 pandas 中另一个数据框的列名中存在行名，则选择数据框的行值
【发布时间】：2020-10-15 17:20:16
【问题描述】：

如果我有 df1

df1 = pd.DataFrame({'Col_Name': {0: 'A', 1: 'b', 2: 'c'}, 'X': {0: 12, 1: 23, 2: 223}, 'Z': {0: 42, 1: 33, 2: 28 }})

和df2

df2 = pd.DataFrame({'Col': {0: 'Y', 1: 'X', 2: 'Z'}, 'Low1': {0: 0, 1: 0, 2: 0}, 'High1': {0: 10, 1: 10, 2: 630}, 'Low2': {0: 10, 1: 10, 2: 630}, 'High2': {0: 50, 1: 50, 2: 3000}, 'Low3': {0: 50, 1: 50, 2: 3000}, 'High3': {0: 100, 1: 100, 2: 8500}, 'Low4': {0: 100, 1: 100, 2: 8500}, 'High4': {0: 'np.inf', 1: 'np.inf', 2: 'np.inf'}})

如果 df1 的列名中存在行，则选择 df2 的行值。

预期输出：df3

df3 = pd.DataFrame({'Col': {0: 'X', 1: 'Z'}, 'Low1': {0: 0, 1: 0}, 'High1': {0: 10, 1: 630}, 'Low2': {0: 10, 1: 630}, 'High2': {0: 50, 1: 3000}, 'Low3': {0: 50, 1: 3000}, 'High3': {0: 100, 1: 8500}, 'Low4': {0: 100, 1: 8500}, 'High4': {0: 'np.inf', 1: 'np.inf'}})

怎么做？

【问题讨论】：

df2.loc[df2.isin(df1.columns).any(axis=1)]

标签： python python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

您可以传递一个布尔列表来选择您想要的df2 的行。可以通过查看Col 列中的每个值并询问该值是否在df1 列中来创建此列表

df3 = df2[[col in df1.columns for col in df2['Col']]]

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以删除不相关的列并使用其他列...

df3 = df2[df2['Col'].isin(list(df1.drop('Col_Name',axis=1).columns))]

【讨论】：