使用熊猫数据框中的数据将列匹配在一起

我有两个pandas数据框，a和b：

a1   a2   a3   a4   a5   a6   a7
1    3    4    5    3    4    5
0    2    0    3    0    2    1
2    5    6    5    2    1    2

和

b1   b2   b3   b4   b5   b6   b7
3    5    4    5    1    4    3
0    1    2    3    0    0    2
2    2    1    5    2    6    5

这两个数据帧包含完全相同的数据，但顺序不同且列名不同。基于这两个数据帧的数字，我希望能够将每个列名在匹配a到每个列名b。

就像简单地比较的第一行a和的第一行那样简单，b因为存在重复的值，例如两者a4和a7都有重复的值，5因此不可能立即将它们与b2或匹配b4。

做这个的最好方式是什么？

这是一种使用方法sort_values：

m=df1.T.sort_values(by=[*df1.index]).index
n=df2.T.sort_values(by=[*df2.index]).index
d=dict(zip(m,n))
print(d)

{'a1': 'b5', 'a5': 'b1', 'a2': 'b7', 'a3': 'b6', 'a6': 'b3', 'a7': 'b2', 'a4': 'b4'}

这是利用numpy的一种方法broadcasting：

b_cols = b.columns[(a.values == b.T.values[...,None]).all(1).argmax(1)]
dict(zip(a, b_cols))

{'a1': 'b5',
 'a2': 'b7',
 'a3': 'b6',
 'a4': 'b4',
 'a5': 'b1',
 'a6': 'b3',
 'a7': 'b2'}

另一种类似的方法（通过@piR）：

a_ = a.to_numpy()
b_ = b.to_numpy()
i, j = np.where((a_[:, None, :] == b_[:, :, None]).all(axis=0))
dict(zip(a.columns[j], b.columns[i]))

{'a1': 'b5',
 'a2': 'b7',
 'a3': 'b6',
 'a4': 'b4',
 'a5': 'b1',
 'a6': 'b3',
 'a7': 'b2'}

一种方式 merge

s=df1.T.reset_index().merge(df2.T.assign(match=lambda x : x.index))
dict(zip(s['index'],s['match']))
{'a1': 'b5', 'a2': 'b7', 'a3': 'b6', 'a4': 'b4', 'a5': 'b1', 'a6': 'b3', 'a7': 'b2'}

字典理解

使用tuple列值作为字典的哈希的关键

d = {(*t,): c for c, t in df2.items()}
{c: d[(*t,)] for c, t in df1.items()}

{'a1': 'b5',
 'a2': 'b7',
 'a3': 'b6',
 'a4': 'b4',
 'a5': 'b1',
 'a6': 'b3',
 'a7': 'b2'}

万一我们没有完美的表示形式，我只为匹配的列制作字典。

d2 = {(*t,): c for c, t in df2.items()}
d1 = {(*t,): c for c, t in df1.items()}

{d1[c]: d2[c] for c in {*d1} & {*d2}}

{'a5': 'b1',
 'a2': 'b7',
 'a7': 'b2',
 'a6': 'b3',
 'a3': 'b6',
 'a1': 'b5',
 'a4': 'b4'}

idxmax

这很荒谬……实际上不要这样做。

{c: df2.T.eq(df1[c]).sum(1).idxmax() for c in df1}

{'a1': 'b5',
 'a2': 'b7',
 'a3': 'b6',
 'a4': 'b4',
 'a5': 'b1',
 'a6': 'b3',
 'a7': 'b2'}