Как отфильтровать фрейм данных по списку кортежей

Question

Как отфильтровать фрейм данных из набора кортежей, чтобы спаривание было одинаковым?Мне нужен более элегантный способ написания.Я пытаюсь не использовать слияние, потому что это сделает его менее эффективным.

Итак, у меня есть список кортежей с именем tup_list: [('118', '35'), ('35', '35'), ('118', '202') Предполагая, что первый элемент в каждом кортеже - это A, а второй - B, яя пытаюсь отфильтровать мой фрейм данных в соответствии с этим tup_list, где спаривание должно быть одинаковым.

Исходный фрейм данных:

A   B
118 35
118 40
35  202
118 1
35  35

После фильтрации в соответствии с tup_list новый фрейм данных должен быть:

A   B
118 35
35  35

Должны быть возвращены только точные пары.

В настоящее время я использую df= df.merge(tup_list, on=['A','B'], how='inner'). But is not very efficient as my actual data is larger.

Пожалуйста, посоветуйте более эффективный способ написания.

Answer 1

С помощью pandas.DataFrame.query вы также можете фильтровать ваш фрейм данных в соответствии с вашим списком кортежей

import numpy as np
import pandas as pd

f = [('118', '35'), ('35', '35'), ('118', '202')]
idxs = [df.query('A=='+ t[0] + ' and B==' + t[1]).index.values for t in f]
idxs = np.concatenate(idxs).ravel().tolist()
df2 = df.iloc[idxs,:]
print(df2)
#      A   B
# 0  118  35
# 4   35  35

Answer 2

С вашим tup_list и фреймом данных с именем df вот одна строка для запрошенного вывода:

df[[x in tup_list for x in list(zip(df.A,df.B))]]

Answer 3

использовать логическое индексирование:

tup_list = [(118, 35), (35, 35), (118, 202)]
df[pd.Series(list(zip(df['A'], df['B']))).isin(tup_list)]

    A   B
0   118 35
4   35  35

list(zip(df['A'], df['B'])) превращает ваши два столбца в список кортежей:

[(118, 35), (118, 40), (35, 202), (118, 1), (35, 35)]

, который вы превращаете в серию и используете isinчтобы вернуть логическое значение:

0     True
1    False
2    False
3    False
4     True
dtype: bool

, которое можно использовать в логическом индексировании