python - 在 Pandas DataFrame 中搜索列

我需要获取 Pandas DataFrame 的列名，其中列与 numpy 数组中的列匹配。

示例

import numpy as np
import pandas as pd

x = pd.DataFrame( data=[[0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 1]], columns=list('abc') )

y = np.array( x[['b','c']] )
y

y 然后有来自 DataFrame 的第二和第三列:

array([[0, 1],
       [1, 0],
       [0, 0],
       [1, 1],
       [1, 0],
       [1, 1]])

如何获取 y 在 x 中的列名？ (在这种情况下 b ， c )

我正在寻找类似的东西:

x[ x==y ].columns

或者

pd.DataFrame(y).isin(x)

该示例受特征选择问题的启发，取自 the sklearn page 。

我正在使用 numpy 1.11.1 和 Pandas 0.18.1。

最佳答案

这是 NumPy broadcasting 的一种方法 -

x.columns[(x.values[...,None] == y[:,None]).all(0).any(1)]

关于python - 在 Pandas DataFrame 中搜索列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/40596306/