<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe para adicionar uma nova coluna a um DataFrame do pandas que indica se cada linha existe em outro DataFrame:<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Vamos supor que temos os dois DataFrames panda a seguir:<\/span><\/p>\n Podemos usar a seguinte sintaxe para adicionar uma coluna chamada existe<\/strong> ao primeiro DataFrame que indica se cada valor na equipe<\/strong> e coluna de pontos<\/strong> em cada linha existe no segundo DataFrame:<\/span><\/p>\n A nova coluna existe<\/strong> indica se cada valor na coluna equipe<\/strong> e pontos<\/strong> em cada linha existe no segundo DataFrame.<\/span><\/span><\/p>\n Pelo resultado podemos ver:<\/span><\/p>\n Observe tamb\u00e9m que voc\u00ea pode especificar valores diferentes de True e False na coluna existente<\/strong> alterando os valores na fun\u00e7\u00e3o NumPy Where()<\/strong> .<\/span><\/p>\n Por exemplo, voc\u00ea pode usar “existe” e “n\u00e3o existe” da seguinte forma:<\/span><\/p>\n Observe que os valores da coluna existente<\/strong> foram alterados.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em pandas:<\/span><\/p>\n Pandas: adicione uma coluna de um DataFrame para outro<\/a> Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe para adicionar uma nova coluna a um DataFrame do pandas que indica se cada linha existe em outro DataFrame: #merge two DataFrames on specific columns all_df = pd. merge (df1, df2, on=[‘ column1 ‘, ‘ column2 ‘], how=’ left ‘, indicator=’ exists ‘) #drop unwanted columns all_df = all_df. […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-3724","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n #merge two DataFrames on specific columns<\/span>\nall_df = pd. merge<\/span> (df1, df2, on=[' column1<\/span> ', ' column2<\/span> '], how=' left<\/span> ', indicator=' exists<\/span> ')\n\n#drop unwanted columns<\/span>\nall_df = all_df. drop<\/span> (' column3<\/span> ', axis= 1<\/span> )\n\n#add column that shows if each row in one DataFrame exists in another<\/span>\nall_df[' exists<\/span> '] = np. where<\/span> (all_df. exists<\/span> == ' both<\/span> ', True<\/span> , False<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n Exemplo: verifique se uma linha em um DataFrame do Pandas existe em outro<\/strong><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create first DataFrame\ndf1 = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], \n ' points<\/span> ': [12, 15, 22, 29, 24]}) \n\nprint<\/span> (df1)\n\n team points\n0 to 12\n1 B 15\n2 C 22\n3 D 29\n4 E 24\n\n#create second DataFrame\n<\/span>df2 = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'D', 'F', 'G', 'H'],\n ' points<\/span> ': [12, 29, 15, 19, 10],\n ' assists<\/span> ': [4, 7, 7, 10, 12]})\n\nprint<\/span> (df2)\n\n team points assists\n0 to 12 4\n1 D 29 7\n2 F 15 7\n3 G 19 10\n4:10:12\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#merge two dataFrames and add indicator column\n<\/span>all_df = pd. merge<\/span> (df1, df2, on=[' team<\/span> ', ' points<\/span> '], how=' left<\/span> ', indicator=' exists<\/span> ')\n\n#drop assists columns\n<\/span>all_df = all_df. drop<\/span> (' assists<\/span> ', axis= 1<\/span> )\n\n#add column to show if each row in first DataFrame exists in second\n<\/span>all_df[' exists<\/span> '] = np. where<\/span> (all_df. exists<\/span> == ' both<\/span> ', True<\/span> , False<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (all_df)\n\n team points exists\n0 A 12 True\n1 B 15 False\n2 C 22 False\n3 D 29 True\n4 E 24 False\n<\/strong><\/span><\/pre>\n\n
#add column to show if each row in first DataFrame exists in second\n<\/span>all_df[' exists<\/span> '] = np. where<\/span> (all_df. exists<\/span> == ' both<\/span> ', ' exists<\/span> ', ' not exists<\/span> ')<\/span>\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (all_df)\n\n team points exists\n0 to 12 exists\n1 B 15 not exists\n2 C 22 not exists\n3 D 29 exists\n4 E 24 not exists\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Pandas: Obtenha linhas que n\u00e3o est\u00e3o em outro DataFrame<\/a>
Pandas: como verificar se v\u00e1rias colunas s\u00e3o iguais<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"