Pandy: jak porównać kolumny w dwóch różnych ramkach danych

Możesz użyć następujących metod, aby porównać kolumny z dwóch różnych ramek danych panda:

Metoda 1: Policz pasujące wartości między kolumnami

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

Metoda 2: Pokaż pasujące wartości między kolumnami

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

Poniższe przykłady pokazują, jak używać każdej metody z następującymi ramkami danych pand:

 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

Przykład 1: Policz pasujące wartości między kolumnami

Poniższy kod pokazuje, jak policzyć liczbę pasujących wartości pomiędzy kolumnami zespołu w każdej ramce DataFrame:

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

True 3
False 2
Name: team, dtype: int64

Widzimy, że dwie ramki danych mają 3 wspólne nazwy zespołów i 2 różne nazwy zespołów.

Przykład 2: Pokaż pasujące wartości pomiędzy kolumnami

Poniższy kod pokazuje, jak wyświetlić rzeczywiste pasujące wartości pomiędzy kolumnami zespołu w każdej ramce 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

Z wyniku widzimy, że obie ramki DataFrame mają wspólne wartości w kolumnach zespołu :

• Mavs
• Ostrogi
• Siatki

Powiązane: Jak wykonać połączenie wewnętrzne w Pandach (z przykładem)

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe zadania w pandach:

Jak zmienić nazwy kolumn w Pandach
Jak dodać kolumnę do ramki danych Pandas
Jak zmienić kolejność kolumn w Pandas DataFrame