python - 选择 Dataframe 中任何列等于列表中任何项目的行

Question

假设我有以下数据框，我想选择任何值等于列表中任何项目的任何行:CodesOfInterest=['A','D']

>>> import pandas as pd
>>> d1=pd.DataFrame([['A','B','C','D'],['D','Q','S', np.nan],['R',np.nan,np.nan,np.nan],[np.nan,'A',np.nan,np.nan]],columns=['Code1','Code2','Code3','Code4'])
>>> d1
  Code1 Code2 Code3 Code4
0     A     B     C     D
1     D     Q     S   NaN
2     R   NaN   NaN   NaN
3   NaN     A   NaN   NaN
>>> 

这可以用一行代码很容易地完成:

>>> CodesOfInterest=['A','D']
>>> d1[(d1.isin(CodesOfInterest)==True).any(1)]
  Code1 Code2 Code3 Code4
0     A     B     C     D
1     D     Q     S   NaN
3   NaN     A   NaN   NaN
>>> 

但是，假设我有以下第二个数据帧，其索引与第一个数据帧相同，它向该子集添加了一个条件。

>>> d2=pd.DataFrame([[1,0,1,0],[0,1,1, np.nan],[1,np.nan,np.nan,np.nan],[np.nan,1,np.nan,np.nan]],columns=['CodeStatus1','CodeStatus2','CodeStatus3','CodeStatus4'])
>>> d2
   CodeStatus1  CodeStatus2  CodeStatus3  CodeStatus4
0            1            0            1            0
1            0            1            1          NaN
2            1          NaN          NaN          NaN
3          NaN            1          NaN          NaN
>>> 

现在我只想从我的 d1 中选择任何值等于我列表中任何时间的行，并且它们对应的“CodeStatus”(来自 d2)等于 1。通过对应的 CodeStatus，我的意思是成对的 ( Code1, CodeStatus1), (Code2, CodeStatus2), 等等

我有一种笨拙的方法来执行此操作，需要遍历 4 个代码和代码状态中的每一个。见下文:

>>> bs=[]    
>>> for Num in range(1,5):
...     Code='Code'+str(Num)
...     CodeStatus='CodeStatus'+str(Num)
...     b=(df[Code].isin(CodesOfInterest))&(df[CodeStatus]==1)
...     bs.append(b)
... 
>>> Matches=pd.concat(bs,1)
>>> 
>>> d1[(Matches==True).any(1)]
  Code1 Code2 Code3 Code4
0     A     B     C     D
3   NaN     A   NaN   NaN
>>> 

如您所见，记录 1 现在从数据框中删除，因为尽管它有一个代码为“D”的列，但此代码的代码状态不等于 1。

是否有更优雅的方式来进行不需要循环遍历每一列的查询？

Answer 1

你可以这样实现:

d1[pd.DataFrame((d1.isin(CodesOfInterest)==True).values*(d2==1).values).any(1)]