用python 左查询两个datafram中以多个列的值相同

可以使用`merge`函数进行左查询，同时指定多个列作为连接键。

例如，假设有两个DataFrame，分别为df1和df2，它们都包含列A和列B，可以使用如下代码进行左查询：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'], how='left')

其中，`on`参数指定连接键的列名，`how`参数指定连接方式为左查询。

这样就可以得到一个新的DataFrame，其中包含了df1中所有行，以及df2中与之匹配的行，如果df2中没有匹配的行，对应的列会填充为NaN。

相关问题

用python 左查询两个datafram中某几列相同的值

可以使用 pandas 库中的 merge 函数来实现左连接查询两个 DataFrame 中某几列相同的值。具体步骤如下：

1. 假设要查询的两个 DataFrame 分别为 df1 和 df2，它们都有一个列名为 "key" 的列。
2. 使用 merge 函数进行连接，指定连接方式为左连接，指定连接的列为 "key"，并指定要查询的列。
3. 最后，使用 dropna 函数删除查询结果中出现 NaN 值的行，即可得到最终结果。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 构造示例数据
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'D'], 'value2': [4, 5, 6]})

# 左连接查询
result = pd.merge(df1[['key', 'value1']], df2[['key', 'value2']], on='key', how='left')

# 删除出现 NaN 的行
result = result.dropna()

# 打印查询结果
print(result)

输出结果为：

  key  value1  value2
1   B       2     4.0
2   C       3     5.0

其中，"key" 列为两个 DataFrame 中相同的列，"value1" 和 "value2" 列是要查询的列。在左连接查询中，以 df1 为基础，查询 df2 中与 df1 中 "key" 列相同的行，并将结果合并到一起。最后，删除出现 NaN 的行，得到最终结果。

用python 联合查询两个datafram中某几列相同的值

可以使用 pandas 库中的 merge() 函数进行两个 datafram 的联合查询。假设两个 datafram 分别为 df1 和 df2，要查询的列为 column1 和 column2，则可以使用以下代码进行联合查询：

result = pd.merge(df1, df2, on=['column1', 'column2'])

其中，on 参数指定要查询的列名，它们必须在两个 datafram 中都存在。该函数会返回一个新的 datafram，包含两个 datafram 中所有在指定列上匹配的行。