从列中搜索行（而不是 |）上的一组值

Question

我是 python 新手，我正在尝试从第一列中找到第二列中包含我正在搜索的所有条目的条目。例如：我想要条目 {155, 137} 并且我希望从 id1 列中获得 5 和 6 作为回报。

id1  id2
----------
1.    10
2.    10
3.    10
4.    9
5.    137
5.    150
5.    155
6.    10
6.    137
6.    155
....

我在谷歌上搜索了很多，但无法解决。我从 excel 中读取了这些条目，我尝试了多个 for 循环，但它看起来不太好，因为我正在搜索很多条目

我试过这个：

df = pd.read_excel('path/temp.xlsx') #now I have two Columns and many rows

d1 = df.values.T[0].tolist()

d2 = df.values.T[1].tolist()

d1[d2.index(115) & d2.index(187)& d2.index(276) & d2.index(239) & d2.index(200) & d2.index(24) & d2.index(83)] 

它返回 1

我这周开始工作，所以我很新

Answer 1

假设您对两个 ID 都有两个列表（即一个列表用于 id1，一个用于 id2），并且这些列表相互对应（也就是说，list1 中索引 i 处的值对应于列表2的索引i）。

如果是您的情况，那么您只需找出要搜索的元素的索引，另一个列表中的相应索引将是您查询的答案。

要获取元素的索引，可以使用Python的内置特性来获取索引，即：

list.index(<element>)

它将返回列表中您想要的元素的从零开始的索引。

要从id1中获取对应的ID，可以简单的使用这个索引（因为是一一对应的）。在你的情况下，它可以写成：

id1[id2.index(137)] #it will return 5

注意： index() 方法将返回列表中第一个匹配条目的索引。

Answer 2

最好使用熊猫

import pandas as pd
import numpy as np

随机数据

n = 10
I = [i for i in range(1,7)]
df1 = pd.DataFrame({'Id1': [Id[np.random.randint(len(I))] for i in range(n)],
                    'Id2': np.random.randint(0,1000,n)})

df1.head(5)
   Id1  Id2
0    4  170
1    6  170
2    6  479
3    4  413
4    6   52

查询使用

df1.loc[~df1.Id2.isin([170,479])].Id1
Out[344]: 
3    4
4    6
5    6
6    3
7    1
8    5
9    6
Name: Id1, dtype: int64

Answer 3

目前，我已经通过这样做解决了它