从一个dataframe列到另一个数据框列中提取列表的精确匹配,可以通过以下步骤实现:
astype()
方法进行类型转换。isin()
方法将第一个数据框中的列数据与列表进行匹配,返回一个布尔值的Series。loc
方法从第一个数据框中提取匹配的行。merge()
方法将第一个数据框中提取的匹配行与第二个数据框进行合并,通过指定列名进行连接。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建第一个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape', 'melon']})
# 创建第二个数据框
df2 = pd.DataFrame({'C': ['apple', 'grape', 'watermelon'],
'D': ['red', 'purple', 'green']})
# 将第一个数据框中的列数据与列表进行匹配
matches = df1['B'].isin(df2['C'])
# 提取匹配的行
matched_rows = df1.loc[matches]
# 将匹配的行与第二个数据框进行合并
result = pd.merge(matched_rows, df2, left_on='B', right_on='C')
print(result)
这段代码中,我们首先创建了两个数据框df1和df2,其中df1包含两列数据'A'和'B',df2包含两列数据'C'和'D'。然后,我们使用isin()
方法将df1中的列'B'与df2中的列'C'进行匹配,得到一个布尔值的Series。接着,我们使用loc
方法从df1中提取匹配的行,将其存储在matched_rows中。最后,我们使用merge()
方法将matched_rows与df2进行合并,通过指定列名进行连接,得到最终的结果result。
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