2个dataframe 个一列数据其中一个比另一个多的

你好，根据你的描述，我理解为你想要将一个DataFrame中多余的列拷贝到另一个DataFrame中。可以使用 pandas 库来完成这个任务。具体的操作步骤如下：

假设你有两个DataFrame，分别为df1和df2，且df1中有多余的一列数据（列名为“extra_column”），你想将这列数据拷贝到df2中。

1. 首先，你需要确定df1和df2的对应关系，比如通过某一列数据的值进行匹配。假设这一列的名称为“key_column”。

2. 然后，你可以使用 pandas 的 merge 函数将这两个DataFrame合并起来：

merged_df = pd.merge(df1[['key_column', 'extra_column']], df2, on='key_column', how='inner')

这里使用了 df1[['key_column', 'extra_column']] 来选取需要的列。'how'参数指定使用内连接方式，即只保留两个DataFrame中都存在的行。

3. 最后，你可以将merged_df中的extra_column列拷贝到df2中：

df2['extra_column'] = merged_df['extra_column'].values

这里使用了 .values 将 pandas.Series 转换为 numpy.ndarray。

这样就完成了将一个DataFrame中多余的一列数据拷贝到另一个DataFrame中的操作。

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2个dataframe 个一列数据其中一个比另一个多的数据怎么查

你好，根据你的描述，我理解为你想要比较两个DataFrame中某一列的数据，然后找到在其中一个DataFrame中存在但在另一个DataFrame中不存在的数据。可以使用 pandas 库来完成这个任务。具体的操作步骤如下：

假设你有两个DataFrame，分别为df1和df2，且df1中有多余的一列数据（列名为“extra_column”），你想找到在df1中存在但在df2中不存在的数据。

1. 首先，你需要确定df1和df2的对应关系，比如通过某一列数据的值进行匹配。假设这一列的名称为“key_column”。

2. 然后，你可以使用 pandas 的 merge 函数将这两个DataFrame合并起来：

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

这里使用了 df1[['key_column', 'extra_column']] 和 df2[['key_column']] 来选取需要的列。'how'参数指定使用左连接方式，即保留df1中所有的行。

3. 最后，你可以使用 isna 函数和 loc 属性来找到在df1中存在但在df2中不存在的数据：

missing_values = merged_df.loc[merged_df['extra_column'].isna(), 'key_column']

这里使用了 isna 函数来判断extra_column列中的每个值是否为NaN，然后使用 loc 属性选取extra_column列为NaN的行，并提取其中的key_column列。

这样就找到了在df1中存在但在df2中不存在的数据。

2个dataframe 各一列数据取有包含关系的

如果你想要找到两个DataFrame各自的一列数据中有包含关系的数据，可以使用str.contains()方法来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': ['apple', 'orange', 'banana', 'pear']})
df2 = pd.DataFrame({'B': ['pineapple', 'orange juice', 'banana smoothie', 'pear cider']})

# 使用str.contains()方法查找有包含关系的数据
result = df1[df1['A'].str.contains('|'.join(df2['B'].tolist()))]

# 输出结果
print(result)

这段代码中，我们首先创建了两个DataFrame，其中df1有一列数据为['apple', 'orange', 'banana', 'pear']，df2有一列数据为['pineapple', 'orange juice', 'banana smoothie', 'pear cider']。我们使用str.contains()方法查找df1中有哪些数据包含在df2的数据中，最后将结果打印出来。在本例中，结果为：

        A
1  orange
2  banana
3    pear

可以看到，结果中包含了df1中的所有数据，因为它们都能在df2中找到包含它们的数据。