pandas将两个表中账号相同的数据匹配出来

好的，这是一个很常见的需求。你可以使用 pandas 的 merge 方法来实现。假设你有两个表，分别为 df1 和 df2，其中都包含一个名为 "账号" 的列，下面是实现的代码示例：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='账号', how='inner')

这里使用了 on 指定了需要匹配的列名，使用了 how 指定了合并的方式。

希望这个回答能够帮助到你！

相关问题

pandas根据账号筛选出两个表中未匹配的数据

好的，我可以帮你解决这个问题。你需要使用pandas中的merge函数将两个表合并，并将未匹配的数据筛选出来。具体操作可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 读取两个表格的数据
table1 = pd.read_csv('table1.csv')
table2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 将两个表格合并，并筛选出未匹配的数据
unmatched_data = pd.merge(table1, table2, on='账号', how='outer', indicator=True)\
                .query("_merge != 'both'")\
                .drop('_merge', axis=1)

# 输出未匹配的数据
print(unmatched_data)

需要注意的是，上述代码中的'账号'需要替换为你实际使用的列名称。同时，两张表格需要保证有相同的列用于合并，否则会出现错误。

pandas通过账号判断两个表那些数据匹配

您好，根据您的问题，我可以给出以下答案：

使用 Pandas 可以通过账号将两个表进行合并，并且匹配相同账号的数据。具体可以使用 Pandas 中的 merge 函数或 join 函数进行操作。

在进行表合并时，需要先对两个表中的账号列进行命名一致，然后通过 merge 函数或 join 函数将两个表合并起来。此时匹配的数据将会被合并到同一行中。

以下是使用 Pandas 进行表合并的示例代码：

import pandas as pd

# 读取两个表的数据
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 对账号列进行命名一致
df1 = df1.rename(columns={'账号': 'ID'})
df2 = df2.rename(columns={'用户账户': 'ID'})

# 合并两个表
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID')

# 显示合并后的数据
print(merged_df)

在上述代码中，table1.csv 和 table2.csv 分别为两个需要进行表合并的数据表。使用 rename 函数将 df1 和 df2 中的账号列命名为 ID 列，然后使用 merge 函数将两个表根据 ID 列进行合并，并将结果保存在 merged_df 中。最后使用 print 函数输出合并后的数据表。