熊猫：检查是否存在具有某些值的行答案

【问题标题】：Pandas: Check if row exists with certain values熊猫：检查是否存在具有某些值的行
【发布时间】：2014-09-05 19:43:06
【问题描述】：

我有一个像这样的二维（或更多）pandas DataFrame：

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([[0,1],[2,3],[4,5]], columns=['A', 'B'])
>>> df
   A  B
0  0  1
1  2  3
2  4  5

现在假设我有一个像 np.array([2,3]) 这样的 numpy 数组，并想检查 df 中是否有与我的数组内容匹配的行。这里的答案显然应该是正确的，但是例如。 np.array([1,2]) 应该返回 false，因为在 A 列中不存在同时在 B 列中包含 1 和 2 的行。

当然这很简单，但现在看不到。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

事实证明这真的很容易，以下是这里的工作：

>>> ((df['A'] == 2) & (df['B'] == 3)).any()
True
>>> ((df['A'] == 1) & (df['B'] == 2)).any()
False

也许有人想出了一个更好的解决方案，它允许直接传入数组和要匹配的列列表。

请注意，df['A'] == 2 周围的括号不是可选的，因为 & 运算符的绑定与 == 运算符一样强。

【讨论】：

解决方案很好，但是当你的数据很大时性能真的很差。试试这个：df.loc[(df['A'] == 2) & (df['B'] == 3)]。我在一个数据集上测试了我的解决方案的性能是 918 毫秒，而一个是 2.12 秒。
@Navy 您的解决方案无法评估为真/假，您需要对生成的 DF 做一些事情
@Navy 如果有办法评估布尔值，我很乐意将其视为答案
@fgblomqvist @Xgongiveittoya 添加any() 和all() 调用以接收布尔值。像这样：df.loc[(df['A'] == 2) & (df['B'] == 3)].any().all()

【解决方案2】：

更简单的方法是：

a = np.array([2,3])
(df == a).all(1).any()

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您还想返回发生匹配的索引：

index_list = df[(df['A'] == 2)&(df['B'] == 3)].index.tolist()

【讨论】：