熊猫检查一个多索引列中的值是否在任何列中，不同多索引的同一行

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我有以下数据框：

df = pd.DataFrame([[0, 1, 7, 0, 1, 8, 3, 0],
                   [7, 3, 4, 0, 4, 9, 7, 0]], 
                  columns=pd.MultiIndex.from_product([["first", "second"], 
                                                      ["A", "B", "C", "D"]]))
print(df)

  first          second         
      A  B  C  D      A  B  C  D
0     0  1  7  0      1  8  3  0
1     7  3  4  0      4  9  7  0

我想检查 first 中的值是否存在于 second 的任何列中。只应比较同一行。

生成的数据框应如下所示：

      A      B      C     D
0  True   True  False  True
1  True  False   True  True

这样做的最佳方法是什么？我已经玩过 df["first"].isin(df["second"] 但它只将 A 与 A、B 与 B 进行比较，......也尝试将它与 .any() 结合使用，但我不能似乎使它起作用。

非常感谢您的帮助！

先感谢您。

回答

麻木广播

np.any(df['first'].T.values[:, :, None] == df['second'].values, axis=-1).T

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

  • Thanks to you and all the others that answered! I accepted this answer as it seemed to perform the best on my dataset. This answer took 0.0022 seconds, @Quang Hoang's 0.0125 seconds and ashkangh's 1.9600 seconds.
  • This is a GREAT solution, very well formed, you ROCK Shubham cheers 🙂

回答

另一种解决方案：

df['first'].apply(lambda x: x.isin(df.loc[x.name, ('second')]), axis=1)

输出：

    A         B       C      D
0   True    True    False   True
1   True    False   True    True

以上是熊猫检查一个多索引列中的值是否在任何列中，不同多索引的同一行的全部内容。
THE END
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