行列データをindexに合わせてデータ数を揃えたい

Question

行列データをinddexに合わせてデータ数を揃えたい

下記のようなAとBのデータがあった場合、
Aは（1000,2）
Bは(900,)

Aのデータ

	名前	年齢
1	山田	18
2	佐藤	20
3
4
5
...
1000

Bのデータ

	出身
1	東京
2	大阪
3
5
11
...
980

AとBは元々１つのデータセットでしたが、色々と処理をした結果AとBのデータ数が合わなくなりました。
元々１つのデータだったためindexが共通なので、Bのindexを基準にAのデータを削除したいてす。

ご教授お願いいたします。

Comments

[tiitoi]

pandas の話でしょうか？

[syakwti]

すみません。numpyでした。

Answer 1

numpy でしたら、numpy.intersect1d() で共通するインデックスを探すことで実現できます。

import numpy as np

array1 = np.array([[1, '山田', 18],
                   [2, '田中', 28],
                   [3, '佐藤', 38],
                   [4, '安藤', 12]])
array2 = np.array([[1, '東京'],
                   [3, '群馬']])
# 各配列の1列目は index のリスト
print(array1[:, 0])  # ['1' '2' '3' '4']
print(array2[:, 0])  # ['1' '2']

# 共通する要素を探す
_, comm1, comm2 = np.intersect1d(array1[:, 0], array2[:, 0],
                                 assume_unique=True, return_indices=True)
print(comm1)  # [0 2] 共通する array1 のインデックス
print(comm2)  # [0 1] 共通する array2 のインデックス

array1 = array1[comm1]
array2 = array2[comm2]
print(array1)
# [['1' '山田' '18']
#  ['3' '佐藤' '38']]

print(array2)
# [['1' '東京']
#  ['3' '群馬']]

Comments

[syakwti]

ご回答ありがとうございます。
解決できました。
ありがとうございます。

Answer 2

単に A から BのIndexに無い行を消したいなら

A[A.index.isin(B.index)]

などすると良いのではないでしょうか。

もし AとBを BのIndexに合わせて結合したいのであれば

A.join(B, how='right')

となります

---

データが Numpy配列だということで

AからBのIndex行(0列目)に無い行を消すは

A[np.in1d(A[:,0], B[:,0])]

となります

0列目をIndex列と想定しております

Comments

[syakwti]

すみません。numpyだったため上記のやり方では、エラーが出ました。

[magichan]

大変しつれいしました。
Numpyにもnumpy.isin()はあるのですが、使い方がちょっと違いますね。今回の場合は numpy.in1d() を使うとよいかと思います。
使い方は 回答欄に追記しておきます。