在熊猫数据框中的2个列表中搜索常见项目[重复]答案

【问题标题】：Search common items in 2 lists in pandas dataframe [duplicate]在熊猫数据框中的2个列表中搜索常见项目[重复]
【发布时间】：2021-03-14 19:14:21
【问题描述】：

我在包含列表的熊猫中有 2 列（输入和目标）。目的是找出这2个列表中有多少共同项，并将结果保存在新列“共同”中

对于第一行，只有“ELITE”相同。对于第二行，“ACURAWATCH”和“PLUS”都存在于两个列表中。

输入：

frame = pd.DataFrame({'input' : [['MINIVAN','TOURING','ELITE'], ['4D','SUV','ACURAWATCH','PLUS']], 'target' : [['MINI','TOUR','ELITE'], ['ACURAWATCH','PLUS']]})

预期输出：

frame = pd.DataFrame({'input' : [['MINIVAN','TOURING','ELITE'], ['4D','SUV','ACURAWATCH','PLUS']], 'target' : [['MINI','TOUR','ELITE'], ['ACURAWATCH','PLUS']], 'common' :[1, 2]})

【问题讨论】：

pandas.pydata.org/docs/user_guide/index.html

标签： python pandas list

【解决方案1】：

您可以将set.intersection 与df.apply 一起使用：

In [4307]: frame["common"] = frame.apply(
lambda x: len(set(x["input"]).intersection(set(x["target"]))), 1)

In [4308]: frame
Out[4308]: 
                         input               target  common
0    [MINIVAN, TOURING, ELITE]  [MINI, TOUR, ELITE]       1
1  [4D, SUV, ACURAWATCH, PLUS]   [ACURAWATCH, PLUS]       2

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用：

frame['common'] = [len(set(x) & set(y)) for x, y in frame.to_numpy()]
print(frame)

输出

                         input               target  common
0    [MINIVAN, TOURING, ELITE]  [MINI, TOUR, ELITE]       1
1  [4D, SUV, ACURAWATCH, PLUS]   [ACURAWATCH, PLUS]       2

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用np.intersect1d 应用自定义函数：

frame['common'] = frame.apply(lambda x: len(np.intersect1d(x['input'],x['target'])), axis=1)

【讨论】：