Python Pandas - 使用 merge() 查找两个 DataFrame 之间的公共行

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

要使用 找到两个 DataFrame 之间的公共行merge()，请使用参数“ how ”作为“ inner ”，因为它的工作方式类似于 SQL Inner Join，这就是我们想要实现的。

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]
   }
)

现在让我们找到常见的行 -

dataFrame1.merge(dataFrame2, how = 'inner' ,indicator=False)

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
resData = dataFrame1.merge(dataFrame2, how = 'inner' ,indicator=False)
print"\nCommon rows between two DataFrames...\n",resData
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 between two DataFrames...
       Car   Reg_Price
0    Lexus        1500
1    Tesla         800
2  Bentley        1100

以上是 Python Pandas - 使用 merge() 查找两个 DataFrame 之间的公共行 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/335490.html

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