检查列中的值是不是存在于数据框行中的其他位置

Posted 2023-03-11

【中文标题】检查列中的值是不是存在于数据框行中的其他位置

【英文标题】：Check if values in a column exist elsewhere in a dataframe row检查列中的值是否存在于数据框行中的其他位置

【发布时间】：2022-01-21 17:42:42

【问题描述】：

假设我有一个如下的数据框：

df = pd.DataFrame('a':[1,2,3,4],'b':[2,3,4,5],'c':[3,4,5,6],'d':[5,3,2,4])

我想检查d 列中的元素是否存在于其对应行的其他位置。所以我想要的结果是

[False, True, False, True]

为此，我使用了

df.apply(lambda x: x['d'] in x[['a','b','c']], axis=1)

但这以某种方式给了我[False, False, False, False]。

【参考方案1】：

试试：

out = (df[['a','b','c']].T==df['d']).any()

输出：

0    False
1     True
2    False
3     True
dtype: bool

【参考方案2】：

需要添加“值”：

df.apply(lambda x: x['d'] in x[['a','b','c']].values, axis=1)
Out[11]: 
0    False
1     True
2    False
3     True
dtype: bool

您输入的是检查 x['d'] 是否在 x[['a','b','c']] 的 keys 集合中，而不是值。字典的工作方式类似：

1 in 'a': 1, 'b': 2
Out[30]: False
1 in 'a': 1, 'b': 2.values()
Out[31]: True

【参考方案3】：

试试

df.eq(df.pop('d'),axis=0).any(1)#.values
0    False
1     True
2    False
3     True
dtype: bool

【参考方案4】：

使用eq 跨列广播相等比较。然后检查该行是否有any匹配：

df.drop(columns='d').eq(df['d'], axis=0).any(axis=1).array
<PandasArray>
[False, True, False, True]
Length: 4, dtype: bool

Speedwise，一个 numpy 选项是最好的。

【参考方案5】：

利用 numpy 广播，你可以轻松做到：

(df[['d']].to_numpy() == df.to_numpy())[:, :-1].any(axis=1)

输出：

array([False,  True, False,  True])

使用 numpy 的速度差不多。