有两个DataFrame，从一个DataFrame中找出与另一个DataFrame相同的值

可以使用 Pandas 的 merge 函数来合并两个 DataFrame，然后找到相同的值。假设第一个 DataFrame 叫做 df1，第二个 DataFrame 叫做 df2，可以按照下面的方式实现：

merged_df = pd.merge(df1, df2)

这将返回一个包含两个 DataFrame 共同拥有的行的新 DataFrame。如果你只想找到相同的值而不需要返回整个 DataFrame，可以使用 intersect1d 函数：

common_values = np.intersect1d(df1.values, df2.values)

这将返回一个包含相同值的 numpy 数组。注意，这个方法只适用于两个 DataFrame 中的列数相同且每列的数据类型都相同的情况。如果有不同的列或数据类型，则需要进行适当的类型转换和列选择。

相关问题

从一个DataFrame中去查找另一个DataFrame中对应的值

您可以使用 Pandas 库的 `merge` 函数来实现这个目标。`merge` 函数可以根据指定的键将两个 DataFrame 进行合并，并返回一个新的 DataFrame。

假设您有两个 DataFrame，分别为 `df1` 和 `df2`，并且它们都包含一个共同的键列。您可以使用以下代码来查找 `df2` 中与 `df1` 中的值相对应的行：

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

上述代码中，`key_column` 是共同的键列的名称。`how='inner'` 表示只保留两个 DataFrame 都存在的匹配行。如果您希望保留所有行，可以使用 `how='outer'`。

合并后的 DataFrame `merged_df` 将包含 `df1` 中的所有列以及与之匹配的 `df2` 中的列。

注意：在使用 `merge` 函数之前，确保两个 DataFrame 中的键列数据类型一致，或者可以进行正确的类型转换。

pandas从一个dataframe中取出两个字段合成一个新dataframe

假设有一个DataFrame `df`，其中有两个字段分别为 `field1` 和 `field2`，你可以使用如下代码将这两个字段合并成一个新的DataFrame：

new_df = df[['field1', 'field2']].copy()
new_df['new_field'] = new_df['field1'] + new_df['field2']

首先，我们使用 `df[['field1', 'field2']]` 选择 `df` 中的 `field1` 和 `field2` 两个字段，然后使用 `copy()` 方法创建一个新的DataFrame。接下来，我们使用 `new_df['field1'] + new_df['field2']` 将 `field1` 和 `field2` 字段合并成一个新的 `new_field` 字段，并将其添加到新的DataFrame中。