在pandas DataFrame中搜索列

Question

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

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 然后是DataFrame的第二和第三列:

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

我怎样才能获得列名其中y是x？(在这种情况下b,c)

我正在寻找类似的东西:

x[ x==y ].columns

要么

pd.DataFrame(y).isin(x)

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该示例由特征选择问题驱动,并且是从sklearn页面获取的.

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我正在使用numpy 1.11.1和pandas 0.18.1.

Answer 1

这是一种方法NumPy broadcasting-

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