python - 在 pandas DataFrame 中搜索列

Question

我需要获取 pandas DataFrame 的列名，其中的列与 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 的第二列和第三列:

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

如何获取 x 中 y 的列名？(在本例中为 b， c)

我正在寻找类似的东西:

x[ x==y ].columns

或

pd.DataFrame(y).isin(x)

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该示例的动机是特征选择问题，取自 the sklearn page .

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我正在使用 numpy 1.11.1 和 pandas 0.18.1。

Answer 1

这是 NumPy broadcasting 的一种方法-

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