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python - 识别python DataFrame中相等的行...

问题描述

我有一个带有很多安全交易的大型 DataFrame（称为 AllDTrades），比如这个：

    trd_exctn_dt    ascii_rptd_vol_tx   rptd_pr    yld_pt       sttl_dt
1   2018-07-02      150000.0            98.6100    4.476914     7/5/2018 
....

现在，我需要找到一个函数，它能够告诉我特定交易在 DataFrame 中出现了多少次以及在 DataFrame 中的位置。所以我需要问这个问题（这当然行不通）：

AllDTrades.loc[AllDTrades==SpecificTrade],

在哪里

SpecificTrade 是一种交易，可以这样说：

2018-07-02      150000.0            98.6100    4.476914     7/5/2018

因此，我需要确定 SpecificTrade 1) 是否属于 AllDTrades 2) AllDTrades 中的交易位置 3) 此外，如果 AllDTrades 中存在多个交易，例如 SpecificTrade，我需要知道所有交易的位置在 AllDTrades

那可能吗 ？

非常感谢您提前。

干杯，杰斯珀。

标签： pythondataframerows

解决方案

您可以将mergewith用于具有相同值的索引值的reset_index列，例如，如果没有参数，它也会被所有列合并：indexAllDTradesSpecificTradeon

print (AllDTrades)
  trd_exctn_dt  ascii_rptd_vol_tx  rptd_pr    yld_pt   sttl_dt
1   2018-07-02           150000.0    98.61  4.476914  7/5/2018
2   2018-07-03           290000.0    98.61  4.476914  7/5/2018
3   2018-07-02           150000.0    98.61  4.476914  7/5/2018


SpecificTrade = AllDTrades.iloc[[0]]
print (SpecificTrade)
 trd_exctn_dt  ascii_rptd_vol_tx  rptd_pr    yld_pt   sttl_dt
1   2018-07-02           150000.0    98.61  4.476914  7/5/2018

df = AllDTrades.reset_index().merge(SpecificTrade)
print (df)
   index trd_exctn_dt  ascii_rptd_vol_tx  rptd_pr    yld_pt   sttl_dt
0      1   2018-07-02           150000.0    98.61  4.476914  7/5/2018
1      3   2018-07-02           150000.0    98.61  4.476914  7/5/2018

vals = df['index']
print (vals)
0    1
1    3
Name: index, dtype: int64

print (AllDTrades.loc[vals])
  trd_exctn_dt  ascii_rptd_vol_tx  rptd_pr    yld_pt   sttl_dt
1   2018-07-02           150000.0    98.61  4.476914  7/5/2018
3   2018-07-02           150000.0    98.61  4.476914  7/5/2018

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