检查 Python 列表元素是否在 Pandas 数据框行中答案

【问题标题】：Check if Python list elements are in a Pandas dataframe row检查 Python 列表元素是否在 Pandas 数据框行中
【发布时间】：2020-02-25 09:25:05
【问题描述】：

我的问题可能很简单，但我无法快速找到解决方案。我有一个数据框“df”，我想检查列表“列表”中的元素是否存在于 df 的任何行中。

这是一个 df 示例：

这是 my_list 示例：

在这种情况下，我想获取 df 的第 2 行，因为 my_list 中的所有元素都存在于该行中。

谢谢

【问题讨论】：

简单地说，将 df 视为您的数据框，df.iloc[2] 这里 2 是行索引。

标签： python-3.x pandas numpy dataframe

【解决方案1】：

你可以试试熊猫isin

df.loc[df.isin(my_list).astype(int).sum(axis=1) == len(my_list), :]

其中 my_list 是您要执行的搜索列表。

注意：如果您想要部分匹配，您可以使用该条件。

【讨论】：

【解决方案2】：

这是使用applymap的另一种方式：

df.loc[df.applymap(lambda x: x in names).sum(1).eq(len(names))]

    Color  Number Code  Flag
2  Yellow      19   ee     0

【讨论】：

我想知道它是否也将列表中元素出现的顺序与 df 行中的顺序相匹配。我的意思是背靠背订单，是否也检查过？

【解决方案3】：

之前有人问过类似的问题。 link to that question

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Color':['Blue', 'Green', 'Yellow', 'Purple','Orange'], 
    'Number':[20, 21, 19, 18, 40],
    'Code':['ss', 'dd', 'ee', 'xx', 'tt'],
    'Flag':[1, 1, 0, 1, 0]
})

names = set(['Yellow', 0, 'ee'])

m = [names.issubset(i) for i in df.values.tolist()]

print(df[m])

【讨论】：

print(df.loc[[names.issubset(i) for i in df.values.tolist()]])

【解决方案4】：

Image of code

import pandas as pd
data={'Color': ['Blue','Green','Yellow','Purple','Orange'],
      'Number':[20,21,19,18,40],
      'Code':['ss','dd','dd','xx','tt'],
      'Flag':[1,1,0,1,0]}
df=pd.DataFrame(data)
print(df)
my_list=list(df.iloc[2])
print(my_list)

Output of code

【讨论】：