首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

根据2列查找2个pandas DataFrame的交集

,可以使用pandas库中的merge函数来实现。merge函数可以根据指定的列将两个DataFrame进行合并,并且只保留两个DataFrame中共有的行。

下面是一个完善且全面的答案:

根据2列查找2个pandas DataFrame的交集,可以使用pandas库中的merge函数来实现。merge函数可以根据指定的列将两个DataFrame进行合并,并且只保留两个DataFrame中共有的行。

具体的步骤如下:

  1. 导入pandas库:首先需要导入pandas库,可以使用以下代码实现:
代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import pandas as pd
  1. 创建两个DataFrame:创建两个需要查找交集的DataFrame,假设它们分别为df1和df2。
  2. 使用merge函数进行合并:使用merge函数将df1和df2进行合并,并指定需要进行合并的列。假设需要根据列A和列B进行合并,可以使用以下代码实现:
代码语言:python
代码运行次数:0
复制
result = pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'])

在上述代码中,on参数指定了需要进行合并的列,可以根据实际情况进行调整。

  1. 查看交集结果:通过打印result可以查看合并后的结果,即两个DataFrame的交集。

至于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,由于要求不能提及具体的云计算品牌商,这里无法给出具体的推荐。但是可以说明,腾讯云作为一家知名的云计算服务提供商,也提供了一系列与云计算相关的产品和服务,可以通过腾讯云官方网站进行了解和查找相关产品。

总结:根据2列查找2个pandas DataFrame的交集,可以使用pandas库中的merge函数来实现。通过指定需要进行合并的列,可以得到两个DataFrame的交集。腾讯云作为一家知名的云计算服务提供商,也提供了与云计算相关的产品和服务,可以通过腾讯云官方网站进行了解和查找相关产品。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

11,二维dataframe —— 类SQL操作

〇,pandas简介 pandas是python数据分析领域最为经典的库之一,基于numpy构建。 pandas中常用的数据结构有: 1,Series:一维数组,有index。...2,DataFrame:二维的表格型数据结构。可以将DataFrame理解为Series的容器。 3,Panel :三维的数组。可以理解为DataFrame的容器。...你发现 pandas库的名字和这三种数据结构名字的关系了吗?本节和接下来的几节我们介绍DataFrame。DataFrame是python在数据分析领域使用最广泛的数据结构。...join:根据index合并,只支持横向合并,支持inner,outer,left,right merge:根据同名列合并,只支持横向合并,支持inner,outer,left,right outer...inner:内连接,类似于交集运算,只输出两个表中都出现的记录。 left:左连接,以左表索引或key列为序,查找右表信息,未找到置nan。

81720
  • 小蛇学python(15)pandas之数据合并

    import pandas as pd from pandas import DataFrame df1 = DataFrame({'key' : ['b', 'b', 'a', 'c', 'a',...import pandas as pd from pandas import DataFrame df1 = DataFrame({'key' : ['b', 'b', 'a', 'c', 'a',...我也用了参数how,它所决定的是合并方式。一共有四种方式分别为inner、left、right、outer,分别代表取交集,取交集加上左边表格剩余部分,取交集加右边表格剩余部分,取并集。...import pandas as pd from pandas import DataFrame df1 = DataFrame({'lkey' : ['b', 'b', 'a', 'c', 'a',...image.png 如果要根据多个键进行合并,传入一个由列名组成的列表即可。你可以这样理解,多个键形成一系列元组,并将其充当单个连接键。看下面这个例子。

    1.6K20

    零散的pandas、numpy功能整理,包括机器学习的部分库

    零散的pandas、numpy功能整理,包括机器学习的部分库。...1、关于pandas的交集并集补集 援引网上的案例: df1 = pd.DataFrame([['张三', 10, '男'], ['李四', 11, '男'], ['王五', 11, '女'],['赵六...'的值 3、t3.columns=['k']#命名列的名字 t1=t1.rename(columns={'风速(m/s)':'fs'})#修改名字 4、调换列的顺序 a=pd.Dataframe(plarr...'t11','t12','t13','t14','t15','t16','t17','t18','t19','t20','t21','t22','t23','t24','t25'] a=a[b] 5、查找数据中的字符串...2、查找False的index 3、利用index查看具体的字符串啥样子】 6、构造数组,数组的复制(扩充) 【构造一个doy数组,其中一个栅格shape(58,52)--相当于一个小时,一天24小时,

    56150

    Pandas 的Merge函数详解

    函数将根据给定的数据集索引或列组合两个数据集。...pd.merge(customer, order) 默认情况下,merge函数是这样工作的: 将按列合并,并尝试从两个数据集中找到公共列,使用来自两个DataFrame(内连接)的列值之间的交集。...在Inner Join中,根据键之间的交集选择行。匹配在两个键列或索引中找到的相同值。...在上面的结果中,可以看到两个值都表明该行来自DataFrame和left_only的交集,其中该行来自第一个DataFrame(左侧)。 如果要执行右连接,可以使用以下代码。...这是因为它将根据键的距离合并键,而未排序的DataFrame将抛出错误消息。 使用merge_asof类似于其他的合并操作,需要传递想要合并的DataFrame及其键名称。

    32330

    数据分析之Pandas合并操作总结

    highlight=assign#pandas.DataFrame.assign combine与update 1. combine方法 combine和update都是用于表的填充函数,可以根据某种规则填充...(2)一些例子 例①:根据列均值的大小填充 df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) df2 = pd.DataFrame({'A': [8, 7],...,而'inner'时取拼接方向(若使用默认的纵向拼接,则为列的交集)的交集 下面举一些例子说明其参数: df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1'], 'B': ['B0'...assign:主要是用来添加列,也就是在表的右方添加。 combine:这个函数的填充可以根据某种规则来填充,当然它衍生的combine_first就是一个比较常用的函数了,这个函数是直接填充。...答:就是我们用merge的时候,他会自动计算笛卡尔积,但是最后返回的是不是全部的笛卡尔积,就要看这些连接方式了,有时候是左连接,那就会根据左表的索引来返回,有时候右连接,就会根据右表索引来返回,有时候也会全部返回

    4.8K31

    Pandas merge用法解析(用Excel的数据为例子)

    Pandas merge用法解析(用Excel的数据为例子) 【知识点】 语法: 参数如下: left: 拼接的左侧DataFrame对象 right: 拼接的右侧DataFrame对象 on: 要加入的列或索引级别名称...必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。如果未传递且left_index和right_index为False,则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。...inner是取交集, outer取并集。...比如left:[‘A’,‘B’,‘C’];right[’'A,‘C’,‘D’];inner取交集的话,left中出现的A会和right中出现的买一个A进行匹配拼接,如果没有是B,在right中没有匹配到...vlookup_data=pd.merge(df1,df2,how='right') 这个就可以自己解理了 ======================= Pandas比excel的vlookup更强大快捷

    1.7K20

    最全面的Pandas的教程!没有之一!

    我们可以用加减乘除(+ - * /)这样的运算符对两个 Series 进行运算,Pandas 将会根据索引 index,对响应的数据进行计算,结果将会以浮点数的形式存储,以避免丢失精度。 ?...取结果的方式:inner 代表交集;Outer 代表并集。...同样,inner 代表交集,Outer 代表并集。 数值处理 查找不重复的值 不重复的值,在一个 DataFrame 里往往是独一无二,与众不同的。找到不重复的值,在数据分析中有助于避免样本偏差。...在 Pandas 里,主要用到 3 种方法: 首先是 .unique() 方法。比如在下面这个 DataFrame 里,查找 col2 列中所有不重复的值: ?...查找空值 假如你有一个很大的数据集,你可以用 Pandas 的 .isnull() 方法,方便快捷地发现表中的空值: ?

    26K64

    Pandas知识点-连接操作concat

    Pandas提供了多种将Series、DataFrame对象合并的功能,有concat(), merge(), append(), join()等。...根据上面的三个例子(例1~例3),可以总结连接的原理为(按行连接,按列同理): 第一步,将数据按行拼接起来,如果有行索引相等的行,行索引会重复多行。...join: join参数默认为outer,前面的三个例子中都是默认取并集,如果将join参数设置为inner,则连接时取交集。 按行连接时,列取被连接数据的交集,只保留被连接数据中都有的列,原理如下。...如果取的是交集,修改行索引的过程为:先按取交集的方式连接,然后在结果中增加比修改的索引少的行,增加回的行中填充空值。 五重设结果的索引 ---- ?...以上就是Pandas连接操作concat()方法的介绍,本文都是以DataFrame为例,Series连接以及Series与DataFrame混合连接的原理都相同。

    2.6K50

    Python数据分析之数据预处理(数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换)学习笔记

    创建 Pandas数据对象时,如果没有明确地指出数据的类型,则可以根据传入的数据推断出来并且通过 dtypes属性进行查看。 ...2.2 主键合并数据  ​ 主键合并类似于关系型数据库的连接方式,它是指根据个或多个键将不同的 DataFrame对象连接起来,大多数是将两个 DataFrame对象中重叠的列作为合并的键。 ...inner:使用两个 DataFrame键的交集,类似SQL的内连接  ​ 在使用 merge()函数进行合并时,默认会使用重叠的列索引做为合并键,并采用内连接方式合并数据,即取行索引重叠的部分。  ​...sort:根据连接键对合并的数据进行排序,默认为 False.  2.4 合并重叠数据  ​ 当DataFrame对象中出现了缺失数据,而我们希望使用其他 DataFrame对象中的数据填充缺失数据,则可以通过...3.2 轴向旋转  ​ 在 Pandas中pivot()方法提供了这样的功能,它会根据给定的行或列索引重新组织一个 DataFrame对象。

    5.5K00

    Python连接大法|“合体”

    01 主办方 本次活动的主办方是Python和Pandas 02 小梦merge 小超呀,你认识sql中的join兄么,我们可是好兄弟(用法非常类似) 03 小超concat 哼,我和数据库中的UNION...DataFrame right 参与合并的右侧DataFrame how 表示连接方式,默认为inner,还有'left','right','outer' on 用于连接的列名,必须同时存在于左右两个DataFrame...对象中,如果位指定,则以left和right列名的交集作为连接键 left_on 以左侧的DataFrame作为连接键 right_on 以右侧的DataFrame作为连接键 left_index 以左侧的行索引作为连接键...right_index 以右侧的行索引作为连接键 sort 根据连接键对合并后的数据进行排序,默认为True suffixes 字符串值元组,用于追加到重叠列名的末尾,默认为('x','y') copy...小梦merge 咕嘟,开始喽~ import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({"key":["a","b","c","d","e"

    80010

    数据规整(2)

    import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b']...默认情况下,merge做的是内连接('inner join'),结果是两个表的交集;其他联合方法还有left,right和outer,传入how参数可以指定联合方法。...outer是两个表的并集: pd.merge(df1, df2, how = 'outer') how参数的不同连接类型 选项 行为 inner 只对两张表的交集部分联合 outer 两张表的并集...---- (2)根据索引合并 在某些情况下,DataFrame用于合并的键是它的索引,在这种情况下,可以传入left_index=True或right_index=True(或者都传)表示索引需要用来作为合并的键...s1中的a的缺失值被b的0所代替。同样的,DataFrame也有combine_first方法。 本章的数据规整到此结束,目前已经了解了pandas的基础知识,包括数据导入、清洗和重新规整。

    80810

    python数据分析之pandas超详细学习笔记

    1、创建一个DataFrame数据 使用pandas.DataFrame函数 ①: import pandas as pd data = { 'class': [1, 2, 3, 4],...('文件要保存到的路径') 七、pandas合并 1、横向拼接、纵向拼接 新建三个dataframe数据 import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame...join参数的属性,如果为’inner’得到的是两表的交集,如果是outer,得到的是两表的并集。...NaN填充 新版本pandas已经删除了join_axes,两个dataframe按照同一列合并的话,可以改用merge 八、pandas合并——merge 用字典新建两个dataframe数据: import...inner的作用是取交集; outer的作用是取并集; left的作用是只取左边的表有值的情况; right的作用是只取右边的表有值的情况。 left和rigth的结果是outer的子集。

    1.6K40

    python数据分析笔记——数据加载与整理

    5、文本中缺失值处理,缺失数据要么是没有(空字符串),要么是用某个标记值表示的,默认情况下,pandas会用一组经常出现的标记值进行识别,如NA、NULL等。查找出结果以NAN显示。...当两个对象的列名不同时,即两个对象没有共同列时,也可以分别进行指定。 Left_on是指左侧DataFrame中用作连接的列。 right_on是指右侧DataFrame中用作连接的列。...通过上面的语句得到的结果里面只有a和b对应的数据,c和d以及与之相关的数据被消去,这是因为默认情况下,merge做的是‘inner’连接,即sql中的内连接,取得两个对象的交集。...也可以根据多个键(列)进行合并,用on传入一个由列名组成的列表即可。...(2)对于pandas对象(如Series和DataFrame),可以pandas中的concat函数进行合并。

    6.1K80

    Python之数据规整化:清理、转换、合并、重塑

    合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。...pd.merge(df1,df2,on='key') 2.2 默认情况下,merge做的是"inner"连接,结果中的键是交集。其他方式有“left”、“right”、“outer”。...外连接求取的是键的并集,组合了左连接和右连接。 2.3 都对的的连接是行的笛卡尔积。 2.4 merge的suffixes选项,用于指定附加到左右两个DataFrame对象的重叠列名上的字符串。...4.1 重塑层次化索引 层次化索引为DataFrame数据的重排任务提供了良好的一致性方式。主要两种功能: stack:将数据的列“旋转”为行。...pandas的cut函数 5.5 检测和过滤异常值 异常值的过滤或变换运算很大程度上其实就是数组的运算。 6. 字符串操作 6.1 字符串对象方法 split以逗号分割的字符串可以拆分成数段。

    3.1K60

    【干货原创】Pandas&SQL语法归纳总结,真的太全了

    对于数据分析师而言,Pandas与SQL可能是大家用的比较多的两个工具,两者都可以对数据集进行深度的分析,挖掘出有价值的信息,但是二者的语法有着诸多的不同,今天小编就来总结归纳一下Pandas与SQL这两者之间在语法上到底有哪些不同...pd.read_csv('data/airport-frequencies.csv') runways = pd.read_csv('data/runways.csv') 基础语法 在SQL当中,我们用SELECT来查找数据...,WHERE来过滤数据,DISTINCT来去重,LIMIT来限制输出结果的数量, 输出数据集 ## SQL select * from airports ## Pandas airports 输出数据集的前三行数据...SQL select distinct type from airport ## Pandas airports.type.unique() 多个条件交集来筛选数据 多个条件的交集来筛选数据,代码如下...(['heliport', 'balloonport'])] 删除数据 在Pandas当中删除数据用的是drop()方法,代码如下 ## SQL delete from dataframe where

    48330

    懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(八):匹配查找

    后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 匹配查找是数据处理中经常出现的场景,如果懂点 Excel 的,基本都会 vlookup 这公式,今天我们来看看...pandas 中是怎么做到 vlookup 一样的效果,并且是懒人模式的匹配。..."根据名字找出其他信息": - 前2句只是加载数据 - 核心就一句,待匹配表.merge(数据源,how='left') - What!我还没说用哪一列找啊。...pandas 会自动识别匹配表与数据源的列,有交集的自动识别为匹配依据 看看,假如"待匹配"有 部门 与 收入,反过来找 名字 与性别: - 代码其实没有变化,懒人模式嘛,有哪些列可以在数据源那边找到..."根据名字匹配信息,重复时,使用平价收入作为返回": - 上图2个核心处理都直接使用自定义的方法 - 现在,已经不需要分组与连接表的知识,也能轻松得到复杂的匹配需求了 总结 - DataFrame.merge

    1.1K30

    pandas库的简单介绍(2)

    3.1 DataFrame的构建 DataFrame有多种构建方式,最常见的是利用等长度的列表或字典构建(例如从excel或txt中读取文件就是DataFrame类型)。...另外一个构建的方式是字典嵌套字典构造DataFrame数据;嵌套字典赋给DataFrame,pandas会把字典的键作为列,内部字典的键作为索引。...计算两个索引的交集 union 计算两个索引的并集 delete 将位置i的元素删除,并产生新的索引 drop 根据传入的参数删除指定索引值,并产生新索引 unique 计算索引的唯一值序列 is_nuique...如果索引序列唯一则返回True is_monotonic 如果索引序列递增则返回True 4 pandas基本功能 这里主要关注Series或DataFrame数据交互的机制和最主要的特性。...不常用的特性感兴趣的可自行探索。 4.1 重建索引 reindex是pandas对象的重要方法,该方法创建一个符合条件的新对象。

    2.4K10
    领券