Tengo el siguiente marco de datos en pandas
target ABC 0 cat bridge cat brush 1 brush dog cat shoe 2 bridge cat shoe bridge ¿Cómo pruebo si df.target está en alguna de las columnas ['A','B','C', etc.] , donde hay muchas columnas para verificar?
He intentado fusionar A, B y C en una cadena para usar df.abcstring.str.contains(df.target) pero esto no funciona.
Puede usar drop , isin y any .
drop la columna de target para tener un df con sus columnas A , B , C solamenteisin en la columna de destinoany resultado presenteEso es todo.
df["exists"] = df.drop("target", 1).isin(df["target"]).any(1) print(df) target ABC exists 0 cat bridge cat brush True 1 brush dog cat shoe False 2 bridge cat shoe bridge TrueEnfoque OneHotEncoder:
In [165]: x = pd.get_dummies(df.drop('target',1), prefix='', prefix_sep='') In [166]: x Out[166]: bridge cat dog cat shoe bridge brush shoe 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 2 0 1 0 0 1 1 0 0 In [167]: x[df['target']].eq(1).any(1) Out[167]: 0 True 1 True 2 True dtype: boolExplicación:
In [168]: x[df['target']] Out[168]: cat cat brush bridge bridge 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 2 1 0 0 0 1Otro enfoque utilizando el método de diferencia de índice:
matches = df[df.columns.difference(['target'])].eq(df['target'], axis = 0) # ABC #0 False True False #1 False False False #2 False False True # Check if at least one match: matches.any(axis = 1) #Out[30]: #0 True #1 False #2 TrueEn caso de que quisiera ver qué columnas cumplen con el objetivo, aquí hay una posible solución:
matches.apply(lambda x: ", ".join(x.index[np.where(x.tolist())]), axis = 1) Out[53]: 0 B 1 2 C dtype: object