Pandas: cara membandingkan kolom dalam dua dataframes yang berbeda

Anda dapat menggunakan metode berikut untuk membandingkan kolom dari dua DataFrame panda yang berbeda:

Metode 1: Hitung nilai yang cocok antar kolom

 df1[' my_column ']. isin (df2[' my_column ']). value_counts ()

Metode 2: Tampilkan nilai yang cocok antar kolom

 p.d. merge (df1, df2, on=[' my_column '], how=' inner ')

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan setiap metode dengan DataFrame panda berikut:

 import numpy as np
import pandas as pd

#create first DataFrame
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['Mavs', 'Rockets', 'Spurs', 'Heat', 'Nets'],
                    ' points ': [22, 30, 15, 17, 14]})

#view DataFrame
print (df1)

      team points
0 Mavs 22
1 Rockets 30
2 Spurs 15
3 Heat 17
4 Nets 14

#create second DataFrame
df2 = pd. DataFrame ({' team ': ['Mavs', 'Thunder', 'Spurs', 'Nets', 'Cavs'],
                    ' points ': [25, 40, 31, 32, 22]})

#view DataFrame
print (df2)

      team points
0 Mavs 25
1 Thunder 40
2 Spurs 31
3 Nets 32
4 Cavs 22

Contoh 1: Hitung nilai yang cocok antar kolom

Kode berikut menunjukkan cara menghitung jumlah nilai yang cocok antar kolom tim di setiap DataFrame:

 #count matching values in team columns
df1[' team ']. isin (df2[' team ']). value_counts ()

True 3
False 2
Name: team, dtype: int64

Kita melihat kedua DataFrame memiliki 3 nama tim yang sama dan 2 nama tim berbeda.

Contoh 2: Menampilkan nilai yang cocok antar kolom

Kode berikut menunjukkan cara menampilkan nilai pencocokan aktual antar kolom tim di setiap DataFrame:

 #display matching values between team columns
p.d. merge (df1, df2, on=[' team '], how=' inner ')

	team points_x points_y
0 Mavs 22 25
1 Spurs 15 31
2 Nets 14 32

Dari hasilnya, kita dapat melihat bahwa kedua DataFrame memiliki kesamaan nilai berikut di kolom tim :

• Mav
• Kemasyhuran
• Jaring

Terkait: Cara Melakukan Inner Join di Pandas (Dengan Contoh)

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan tugas umum lainnya di panda:

Cara mengganti nama kolom di Pandas
Bagaimana cara menambahkan kolom ke Pandas DataFrame
Bagaimana mengubah urutan kolom di Pandas DataFrame