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