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如何根据另一个数据帧中的键过滤数据帧中的列

根据另一个数据帧中的键过滤数据帧中的列,可以使用 pandas 库中的 merge() 函数来实现。merge() 函数可以根据指定的键将两个数据帧进行合并,并根据键的匹配关系来筛选数据。

具体步骤如下:

  1. 导入 pandas 库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建两个数据帧 df1 和 df2,其中 df1 包含需要筛选的列,df2 包含用于筛选的键:
代码语言:txt
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df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 4], 'C': [10, 20]})
  1. 使用 merge() 函数根据键进行合并,并指定 how 参数为 'inner',表示只保留两个数据帧中键匹配的行:
代码语言:txt
复制
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')
  1. 最后,可以打印合并后的数据帧 merged_df,即为根据另一个数据帧中的键过滤数据帧中的列的结果:
代码语言:txt
复制
print(merged_df)

以上代码的输出结果将只包含 df1 中与 df2 中键匹配的行,并且保留了 df1 中的所有列和 df2 中的列。

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