用python 联合查询两个datafram中某几列相同的值
时间: 2024-02-09 12:12:28 浏览: 26
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。
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 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:
```python
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。