利用pandas.index.intersection解决“根据关键信息快速查询和定位”的问题

最新推荐文章于 2023-03-14 13:29:48 发布

原创最新推荐文章于 2023-03-14 13:29:48 发布 · 2.1k 阅读

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#python #pandas #机器学习 #数据分析

本文介绍如何使用Pandas的index.intersection方法，实现从详细信息列表中根据关键信息（如国家名称）快速查询和定位对应的详细信息（例如城市和人口）。通过重新设置索引并求交集的方式，高效获取待查询项的数据。

在实际的工作中，经常遇到“从详细信息列表中，根据关键信息快速查询和定位”的问题。例如如下，根据国家（中国、美国和英国），快速查询相应的详细信息（城市、人口）。
解决方案：利用pandas.index.intersection
具体实现，如下代码

import pandas as pd
# 读入数据
detail=pd.read_csv('详细信息.csv') #国家的详细信息列表
daiChaXun=pd.read_csv('待查询国家.csv') #待查询的国家列表
print(detail, '\n\n', daiChaXun)

# 将详细信息列表、待查询的国家列表的索引，重新设置为‘国家’列
detail.set_index('国家', inplace=True)
daiChaXun.set_index('国家', inplace=True)
print(detail, '\n\n', daiChaXun)

# 利用pandas.index.intersection，求2个列表关于索引列‘国家’的交集
idx=detail.index.intersection(daiChaXun.index)

# 得到待查询国家的详细信息，并把索引恢复成默认值
detail_daiChaXun=detail.loc[idx].reset_index()
print(detail_daiChaXun)

# 恢复详细信息列表、待查询的国家列表的索引
detail.reset_index()
daiChaXun.reset_index()