有没有一种方法可以检查和汇总特定数据框列中的相同值。
例如在以下数据框中
column name 1, 2, 3, 4, 5
-------------
a, g, h, t, j
b, a, o, a, g
c, j, w, e, q
d, b, d, q, i
比较第1列和第2列时，相同的值之和为2（a和b）
谢谢
最佳答案
您可以使用isin和sum实现此目的：
In [96]:
import pandas as pd
import io
t="""1, 2, 3, 4, 5
a, g, h, t, j
b, a, o, a, g
c, j, w, e, q
d, b, d, q, i"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(t), sep=',\s+')
df
Out[96]:
1 2 3 4 5
0 a g h t j
1 b a o a g
2 c j w e q
3 d b d q i
In [100]:
df['1'].isin(df['2']).sum()
Out[100]:
2
isin将产生一个布尔序列，对布尔序列调用sum会将True和False分别转换为1和0：In [101]:
df['1'].isin(df['2'])
Out[101]:
0 True
1 True
2 False
3 False
Name: 1, dtype: bool
编辑
要检查并计算所有感兴趣的列中存在的值的数量，请执行以下操作，请注意，对于您的数据集，所有列中都没有存在的值：
In [123]:
df.ix[:, :'4'].apply(lambda x: x.isin(df['1'])).all(axis=1).sum()
Out[123]:
0
分解以上内容将显示每个步骤在做什么：
In [124]:
df.ix[:, :'4'].apply(lambda x: x.isin(df['1']))
Out[124]:
1 2 3 4
0 True False False False
1 True True False True
2 True False False False
3 True True True False
In [125]:
df.ix[:, :'4'].apply(lambda x: x.isin(df['1'])).all(axis=1)
Out[125]:
0 False
1 False
2 False
3 False
dtype: bool