python 中 两个df 实现查找匹配 不占内存
时间: 2023-06-19 13:05:37 浏览: 49
可以使用 pandas 的 merge() 函数实现两个 DataFrame 的匹配,具体实现如下:
```python
import pandas as pd
# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2']})
# 使用 merge() 函数实现匹配
result = pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B', 'C'])
print(result)
```
上述代码中,我们先创建了两个 DataFrame,然后使用 merge() 函数实现了匹配,最后将匹配结果输出。需要注意的是,merge() 函数默认使用内连接(inner join),也就是只返回两个 DataFrame 中都存在的匹配结果。如果需要使用其他类型的连接,可以通过指定 how 参数来实现。此外,如果需要批量匹配多个 DataFrame,可以多次调用 merge() 函数,将前一次的匹配结果作为后一次的输入。