pandas两个pandas表，从一个中找到在另一列的数据

在Pandas中，如果你想从一个DataFrame中查找另一个DataFrame中存在的数据，通常你会使用`isin()`或者`merge()`方法。这里有个例子：

假设你有一个主DataFrame（main_df）和一个参考DataFrame（reference_df），你想找出main_df中有哪些行在reference_df的某一列（比如'some_column'）内，你可以这样做：

# 确保两列名一致或能通过某种方式匹配
data_from_ref = main_df['column_to_search'].isin(reference_df['some_column'])

# 结果是一个布尔Series，你可以将其应用于main_df，筛选出匹配的部分
matched_rows = main_df[data_from_ref]

# 或者直接做 inner join 并筛选
matched_rows = main_df.merge(reference_df, on='common_column', how='inner')['column_to_search']

相关问题

pandas两个pandas表，从一个中找到在另一列的数据，完整代码

在Python的Pandas库中，如果你有两个DataFrame（我们分别称它们为df1和df2），并且你想在一个DataFrame中查找另一个DataFrame中特定列的数据，你可以使用`merge()`函数或者`isin()`方法结合`loc`。这里是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设 df1 和 df2 都是 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value': [1, 2, 3, 4]})

df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E'],
                    'new_value': [5, 6, 7]})

# 使用 merge() 函数，基于共享的键（key列）
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

# 或者使用 isin() 方法寻找在 df2 中存在的 key 值，并用 loc 来筛选
df1[df1['key'].isin(df2['key'])]

# 如果想查找 df2 的新值在 df1 的对应行，可以这样做
df1.loc[df1['key'].isin(df2['key']), 'value'] = df2.set_index('key')['new_value']

pandas两个pandas表，从一个pd中找到在另一pd中第一列的数据，完整代码

在Python的Pandas库中，如果你有一个名为df1的DataFrame，并想从另一个DataFrame df2的第一列（假设名为col1）中查找数据并返回匹配项，你可以这样做：

import pandas as pd

# 假设 df1 和 df2 是你的 DataFrame
df1 = pd.DataFrame(..., columns=['column1', 'column2'])  # df1 的列名可以自定义
df2 = pd.DataFrame(..., columns=['col1', 'col2'])  # df2 的 col1 是你要查找的数据源

# 查找 df1 中 column1 的值在 df2 的 col1 中是否存在
match_df = df1[df1['column1'].isin(df2['col1'])]

# 如果你想得到所有 df2 中存在的 df1 的行，可以这么操作
all_matches = df2.merge(match_df, on='col1', how='left')

# 如果只需要找到第一个匹配的行，可以使用 drop_duplicates
first_match = all_matches.drop_duplicates(subset='col1', keep='first')

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