pandas 有两个df结构不一样的数据，其中df1有A、B、c、d、E列，df2只有E列，其中df1的E列数据和df2的E列数据不一样，现在需要筛选出df1与df2E列相同的行数据

你可以使用 pandas 的 merge 函数将两个 data frame 按照 "E" 列进行合并，并且使用 inner 连接方式保留两个 data frame 中都存在的行数据。具体操作如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据 df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12], 'E': ['X', 'Y', 'Z']})
df2 = pd.DataFrame({'E': ['X', 'Z']})

# 按照 'E' 列进行合并，保留两个 data frame 中都存在的行数据
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='E', how='inner')

print(merged_df)

这里使用了 merge 函数将 df1 和 df2 按照 "E" 列进行合并，使用了 inner 连接方式。由于 df2 只有 "E" 列数据，因此在合并的过程中只需要指定 "E" 列即可。最后得到的 merged_df 包含了 df1 和 df2 中在 "E" 列中都存在的行数据。

相关问题

pandas 有两个df结构不一样的数据，将df2的列数据，匹配给df1，

如果两个 data frame 的结构不一样，你需要先将它们按照某些列进行合并，然后再将 df2 的列数据匹配给 df1。假设你需要按照 "col1" 列将 df1 和 df2 进行合并，并且将 df2 的 "col3" 列赋值给 df1 的 "col2" 列，可以按照如下方式进行操作：

import pandas as pd

# 创建示例数据 df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C'], 'col2': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'D'], 'col3': [4, 5, 6]})

# 按照 'col1' 列进行合并，将 df2 的 'col3' 列赋值给 df1 的 'col2' 列
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='col1', how='left')
merged_df['col2'] = merged_df['col2'].fillna(merged_df['col3'])
merged_df = merged_df.drop('col3', axis=1)

print(merged_df)

这里使用了 merge 函数将 df1 和 df2 按照 "col1" 列进行合并，使用了 left 连接方式。然后，将 df2 的 "col3" 列赋值给 df1 的 "col2" 列，并且将 df1 中的缺失值填充为 df1 中的 "col3" 列。最后，将 df2 的 "col3" 列删除，得到最终的结果 merged_df。

pandas 有两个df数据，根据df1的列数据，把df2的其中一列匹配给df1

你可以使用 pandas 的 merge 函数来将两个 data frame 按照特定的列进行合并。假设你需要将 df1 和 df2 按照 "col1" 列进行合并，将 df2 的 "col2" 列赋值给 df1 中的 "col3" 列，可以按照如下方式进行操作：

import pandas as pd

# 创建示例数据 df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C'], 'col3': [0, 0, 0]})
df2 = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'D'], 'col2': [1, 2, 3]})

# 按照 'col1' 列进行合并，将 df2 的 'col2' 列赋值给 df1 的 'col3' 列
df1 = pd.merge(df1, df2[['col1', 'col2']], on='col1', how='left')
df1['col3'] = df1['col3'].fillna(df1['col2'])
df1 = df1.drop('col2', axis=1)

print(df1)

这里使用了 merge 函数将 df1 和 df2 按照 "col1" 列进行合并，使用了 left 连接方式。然后，将 df2 的 "col2" 列赋值给 df1 的 "col3" 列，并且将 df1 中的缺失值填充为 df1 中的 "col2" 列。最后，将 df2 的 "col2" 列删除，得到最终的结果 df1。