Python Pandas - 使用 concat() 获取两个 DataFrame 之间的公共行

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

要获取两个 DataFrame 之间的公共行，请使用该concat()函数。让我们用两列创建 DataFrame1 -

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900] }
)

创建具有两列的 DataFrame2 -

dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1200, 1500, 1000, 800, 1100, 1000]
}
)

查找两个 DataFrame 之间的公共行concat()-

dfRes = pd.concat([dataFrame1, dataFrame2])

重置索引 -

dfRes = dfRes.reset_index(drop=True)

分组列 -

dfGroup = dfRes.groupby(list(dfRes.columns))

获取每行的长度以计算计数。如果计数大于 1，那将意味着公共行 -

res = [k[0] for k in dfGroup.groups.values() if len(k) > 1]

示例

以下是代码 -

import pandas as pd
# 创建 DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900] }
)
print"DataFrame1 ...\n",dataFrame1
# 创建 DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1200, 1500, 1000, 800, 1100, 1000]
}
)
print"\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2
# 查找两个 DataFrame 之间的公共行
dfRes = pd.concat([dataFrame1, dataFrame2])
# 重置索引
dfRes = dfRes.reset_index(drop=True)
# 分组列
dfGroup = dfRes.groupby(list(dfRes.columns))
# 每行的长度来计算计数
# 如果计数大于 1，那将意味着公共行
res = [k[0] for k in dfGroup.groups.values() if len(k) > 1]
print"\nCommon rows...\n",dfRes.reindex(res)
输出结果

这将产生以下输出 -

DataFrame1 ...
       Car   Reg_Price
0      BMW        1000
1    Lexus        1500
2     Audi        1100
3    Tesla         800
4  Bentley        1100
5   Jaguar         900
DataFrame2 ...
       Car   Reg_Price
0      BMW        1200
1    Lexus        1500
2     Audi        1000
3    Tesla         800
4  Bentley        1100
5   Jaguar        1000
Common rows...
       Car   Reg_Price
3    Tesla         800
1    Lexus        1500
4  Bentley        1100

以上是 Python Pandas - 使用 concat() 获取两个 DataFrame 之间的公共行 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/327451.html

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