python如何筛选出两列不规则数据中相同的数据

您好！在 Python 中，可以使用 Pandas 模块来筛选出两列不规则数据中相同的数据。具体操作步骤如下：

1. 导入 Pandas 模块：

import pandas as pd

2. 读取需要筛选的数据，并将其存储为 Pandas 的 DataFrame 对象：

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

其中，'data.xlsx' 是包含数据的 Excel 文件的文件名，'Sheet1' 是需要读取的工作表的名称。您需要根据实际情况进行修改。

3. 选取需要进行比较的两列数据，并使用 Pandas 的 isin() 函数进行比较：

col1 = df['列1']
col2 = df['列2']
same_data = df[col1.isin(col2)].drop_duplicates()

其中，'列1' 和 '列2' 分别是需要比较的两列数据的列名。isin() 函数会返回一个布尔值的 Series，指示每个元素是否在另一列中出现。然后，可以使用这个 Series 对 DataFrame 进行索引，筛选出相同的数据。最后，使用 drop_duplicates() 函数去除重复的行。

4. 打印筛选出的相同数据：

print(same_data)

希望这个方法能够帮到您！

相关问题

python如何从两列长数据中筛选出与另外两列不规则数据相同的数字并输出这些相同的数字

假设你有两个长数据，分别存储在 `data1` 和 `data2` 中，每个数据包含两列，分别为 `col1` 和 `col2`，另外两个不规则数据分别为 `irr1` 和 `irr2`。你可以使用 Pandas 库来解决这个问题，具体步骤如下：

1. 导入 Pandas 库：

import pandas as pd

2. 读取数据到 Pandas 的 DataFrame 中：

df1 = pd.read_csv('data1.csv')
df2 = pd.read_csv('data2.csv')

3. 从不规则数据中提取出需要比对的数字，并转换成集合：

set1 = set(irr1.split(';') + irr2.split(';'))

4. 在 DataFrame 中使用条件筛选，找到与集合中相同的数字：

result = df1[(df1['col1'].isin(set1)) & (df1['col2'].isin(set1))] 
result = result.append(df2[(df2['col1'].isin(set1)) & (df2['col2'].isin(set1))])

5. 输出结果：

print(result)

注意，这里使用了 Pandas 的 `isin` 函数来判断一个元素是否属于集合。另外，如果两个数据的列名不同，需要在代码中进行相应的修改。

python将两列数据运算，运算规则如下：如果第一列数据第i行减去第i-1行大于10，那么y等于[（第二列数据第i行-第i-1行）+（第二列数据第i-n行-第i-n-1行）]除以（第一行数据第i行-第i-1行），其中第二列数据第i-n行如果大于10则参与计算，否则不参与;如果第一列数据第i行-第i-1行小于10，则y=o

可以使用 Python 中的 Pandas 库来实现这个需求。首先读取包含两列数据的表格，然后使用 Pandas 中的 shift 函数实现对第一列数据的前一行数据进行操作。接下来按照题目中的运算规则进行计算即可。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取包含两列数据的表格
df = pd.read_excel('data.xlsx', header=None, names=['x', 'y'])

# 对第一列数据的前一行数据进行操作
df['x_diff'] = df['x'] - df['x'].shift(1)

# 定义计算 y 值的函数
def calculate_y(row):
    if row['x_diff'] > 10:
        y_diff = row['y'] - df.loc[row.name - 1, 'y']
        if row['x_diff'] - y_diff > 10:
            n = 1
            while row['x_diff'] - y_diff > 10 and row.name - n >= 0:
                if df.loc[row.name - n, 'x_diff'] > 10:
                    y_diff += df.loc[row.name - n, 'y'] - df.loc[row.name - n - 1, 'y']
                n += 1
            if row.name - n >= 0 and df.loc[row.name - n, 'x_diff'] > 10:
                return y_diff / (row['x_diff'] - df.loc[row.name - n, 'x_diff'])
            else:
                return y_diff / row['x_diff']
        else:
            return y_diff / row['x_diff']
    else:
        return 0

# 计算 y 值
df['y'] = df.apply(calculate_y, axis=1)

# 输出结果
print(df)

其中，示例数据存储在名为 data.xlsx 的 Excel 文件中，第一列数据存储在 A 列，第二列数据存储在 B 列。在实际应用中，可以根据实际情况修改文件名和列名。