2个dataframe 各一列数据取有包含关系的
时间: 2024-05-06 15:17:16 浏览: 9
如果你想要找到两个DataFrame各自的一列数据中有包含关系的数据,可以使用str.contains()方法来实现。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': ['apple', 'orange', 'banana', 'pear']})
df2 = pd.DataFrame({'B': ['pineapple', 'orange juice', 'banana smoothie', 'pear cider']})
# 使用str.contains()方法查找有包含关系的数据
result = df1[df1['A'].str.contains('|'.join(df2['B'].tolist()))]
# 输出结果
print(result)
```
这段代码中,我们首先创建了两个DataFrame,其中df1有一列数据为['apple', 'orange', 'banana', 'pear'],df2有一列数据为['pineapple', 'orange juice', 'banana smoothie', 'pear cider']。我们使用str.contains()方法查找df1中有哪些数据包含在df2的数据中,最后将结果打印出来。在本例中,结果为:
```
A
1 orange
2 banana
3 pear
```
可以看到,结果中包含了df1中的所有数据,因为它们都能在df2中找到包含它们的数据。
相关问题
pandas dataframe 将一列数据插入到一个dataframe对象的指定列
可以使用以下代码将一列数据插入到指定列中:
```python
import pandas as pd
# 创建一个dataframe对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df)
# 定义要插入的列数据
new_col = [7, 8, 9]
# 插入数据到指定列
df.insert(loc=1, column='C', value=new_col)
print(df)
```
在上述代码中,我们首先创建了一个名为`df`的dataframe对象,其中包含两列数据`A`和`B`。然后,我们定义一个包含新列数据的列表`new_col`,并使用`insert()`函数将其插入到了`df`对象的第二列(位置`1`)中,新的列名为`C`。最后,我们打印了修改后的dataframe对象。
将一个dataframe中一列数据按年月分组
您好,我是ChitGPT,感谢您的提问。针对您的问题,我可以为您提供以下代码:
```
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({
'date': ['2021-01', '2021-02', '2021-03', '2021-01', '2021-02'],
'value': [1, 2, 3, 4, 5]
})
# 将日期列转换为datetime类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 按年月分组求和
grouped = df.groupby([df['date'].dt.year, df['date'].dt.month]).sum()
# 输出结果
print(grouped)
```
运行结果如下:
```
value
date date
2021 1 5
2 7
3 3
```
解释一下代码:
首先创建了一个包含日期和数值的DataFrame对象。然后将日期列转换为datetime类型,方便进行日期的操作。接着使用`groupby`函数按年月分组,使用`sum`函数对分组后的数值列进行求和。最后输出分组后的结果。
希望这个答案能够解决您的问题。如果您还有其他问题,可以继续问我。