b是一个array(['2023043017025700000006997', '2023050220465700000011474', '2023050214115700000005230', '2023050320325700000008271', '2023050306135700000003641', '2023050308425700000004069', '2023050219205700000009944', '2023050623275700000005729', '2023050715545700000004391', '2023050710355700000002796', '2023050715505700000004374', '2023050800075700000000028', '2023050913335700000004127', '2023050913165700000004001', '2023050911195700000003356', '2023050909245700000002348', '2023050909055700000002054', '2023050820575700000006922', '2023051117555700000004842', '2023051208385700000001433', '2023050906195700000000419', '2023051307545700000001164', '2023051301195700000000228', '2023051423555700000011446', '2023051716175700000015498', '2023051611215700000003926', '2023051615055700000005653', '2023051820585700000009713', '2023051914465700000005158', '2023052021555700000008858', '2023052011155700000003626', '2023052007565700000001654', '2023052109425700000001712', '2023051911515700000003858', '2023052410055700000007472', '2023052514115700000005635', '2023052623425700000030269', '2023052621515700000013079', '2023052800075700000000010', '2023053015155700000003898', '2023052922165700000007251', '2023053117075700000004512', '2023050422155700000027682', '2023050419225700000026240'],数据集中有个订单号字段,包含了b中的值,需要把a数据集中订单号列的值与b相等的行输出
时间: 2023-08-18 19:05:18 浏览: 27
好的,您可以使用以下代码来实现:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集a和b
df_a = pd.read_csv('a.csv')
df_b = pd.DataFrame({'order_id': ['2023043017025700000006997', '2023050220465700000011474',
'2023050214115700000005230', '2023050320325700000008271',
'2023050306135700000003641', '2023050308425700000004069',
'2023050219205700000009944', '2023050623275700000005729',
'2023050715545700000004391', '2023050710355700000002796',
'2023050715505700000004374', '2023050800075700000000028',
'2023050913335700000004127', '2023050913165700000004001',
'2023050911195700000003356', '2023050909245700000002348',
'2023050909055700000002054', '2023050820575700000006922',
'2023051117555700000004842', '2023051208385700000001433',
'2023050906195700000000419', '2023051307545700000001164',
'2023051301195700000000228', '2023051423555700000011446',
'2023051716175700000015498', '2023051611215700000003926',
'2023051615055700000005653', '2023051820585700000009713',
'2023051914465700000005158', '2023052021555700000008858',
'2023052011155700000003626', '2023052007565700000001654',
'2023052109425700000001712', '2023051911515700000003858',
'2023052410055700000007472', '2023052514115700000005635',
'2023052623425700000030269', '2023052621515700000013079',
'2023052800075700000000010', '2023053015155700000003898',
'2023052922165700000007251', '2023053117075700000004512',
'2023050422155700000027682', '2023050419225700000026240']})
# 使用merge函数将a和b数据集合并
result = pd.merge(df_a, df_b, on='order_id', how='inner')
# 输出结果
print(result)
```
上述代码中,我们使用了`pandas`库中的`merge`函数将数据集a和数据集b合并,并只输出两个数据集共有的行。其中,`on='order_id'`表示合并时使用的关键字是'order_id',`how='inner'`表示只输出共有的行。
请注意,你提到的订单号字段名字可能不是'order_id',如果不是的话,需要将`on='order_id'`中的'order_id'替换成正确的字段名。