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)
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