两个dataframe表的局部多列内容匹配,请给出python的完整代码
时间: 2023-05-24 07:05:26 浏览: 59
下面是一个示例代码,实现了两个数据框的局部多列内容匹配:
```python
import pandas as pd
# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['foo', 'bar', 'baz'], 'C': [4.0, 5.0, 6.0]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['foo', 'car', 'baz'], 'C': [4.0, 7.0, 6.0]})
# 定义要匹配的列
cols = ['A', 'B']
# 进行匹配
matched = pd.merge(df1, df2, on=cols, how='inner')
# 输出匹配结果
print(matched)
```
这段代码中,我们首先创建了两个数据框df1和df2,并定义了要匹配的列cols。然后,使用pandas的merge函数对两个数据框进行内连接(inner join)操作,将符合条件的行合并在了一起。最后,将匹配结果输出到屏幕上。
相关问题
两个dataframe表的局部内容匹配
可以通过使用merge函数来匹配两个DataFrame表的局部内容,可以指定要匹配的列以及匹配方式。
例如,以下是两个DataFrame表:
```
df1:
A B C
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
df2:
A D E
0 1 10 11
1 4 12 13
2 7 14 15
```
如果我们要匹配df1和df2中的列A,则可以使用以下代码:
```
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')
```
这样就会返回一个新的DataFrame表,包括匹配成功的行和列:
```
A B C D E
0 1 2 3 10 11
1 4 5 6 12 13
2 7 8 9 14 15
```
可以看到,只有列A匹配成功,其他列则保留在新的DataFrame表中。
python实现dataframe内容按照另一个dataframe列进行匹配内容
可以使用`pandas`库中的`merge`函数来实现两个`DataFrame`的按列匹配。
假设有两个`DataFrame`,一个是`df1`,另一个是`df2`,它们分别长这样:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [20, 25, 30],
'gender': ['F', 'M', 'M']})
df2 = pd.DataFrame({'name': ['Bob', 'Alice', 'Charlie', 'David'],
'address': ['123 Main St', '456 Park Ave', '789 Broadway', '321 Elm St']})
```
`df1`长这样:
```
name age gender
0 Alice 20 F
1 Bob 25 M
2 Charlie 30 M
```
`df2`长这样:
```
name address
0 Bob 123 Main St
1 Alice 456 Park Ave
2 Charlie 789 Broadway
3 David 321 Elm St
```
现在我们想要将`df1`的`name`列与`df2`的`name`列进行匹配,并将结果保存到一个新的`DataFrame`中。可以使用下面的代码实现:
```python
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='name')
```
`merged_df`长这样:
```
name age gender address
0 Alice 20 F 456 Park Ave
1 Bob 25 M 123 Main St
2 Charlie 30 M 789 Broadway
```
其中,`on='name'`表示按照`name`列进行匹配。如果两个`DataFrame`中列名不同,可以使用`left_on`和`right_on`参数指定左右两个`DataFrame`中要匹配的列名。