Pandas: проверьте, существует ли строка из одного dataframe в другом

Вы можете использовать следующий синтаксис, чтобы добавить новый столбец в DataFrame pandas, который указывает, существует ли каждая строка в другом 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. drop (' column3 ', axis= 1 )

#add column that shows if each row in one DataFrame exists in another
all_df[' exists '] = np. where (all_df. exists == ' both ', True , False )

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример: проверьте, существует ли строка в одном DataFrame Pandas в другом.

Предположим, у нас есть следующие два кадра данных panda:

 import pandas as pd

#create first DataFrame
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 
                    ' points ': [12, 15, 22, 29, 24]}) 

print (df1)

  team points
0 to 12
1 B 15
2 C 22
3 D 29
4 E 24

#create second DataFrame
df2 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'D', 'F', 'G', 'H'],
                    ' points ': [12, 29, 15, 19, 10],
                    ' assists ': [4, 7, 7, 10, 12]})

print (df2)

  team points assists
0 to 12 4
1 D 29 7
2 F 15 7
3 G 19 10
4:10:12

Мы можем использовать следующий синтаксис, чтобы добавить столбец с именем существует в первый DataFrame, который указывает, существует ли каждое значение в столбце команды и очков в каждой строке во втором DataFrame:

 import numpy as np

#merge two dataFrames and add indicator column
all_df = pd. merge (df1, df2, on=[' team ', ' points '], how=' left ', indicator=' exists ')

#drop assists columns
all_df = all_df. drop (' assists ', axis= 1 )

#add column to show if each row in first DataFrame exists in second
all_df[' exists '] = np. where (all_df. exists == ' both ', True , False )

#view updated DataFrame
print (all_df)

  team points exists
0 A 12 True
1 B 15 False
2 C 22 False
3 D 29 True
4 E 24 False

Новый столбец существует указывает, существует ли каждое значение в столбце команды и очков в каждой строке во втором DataFrame.

По результату мы видим:

• Значение команды A и значение очков 12 существуют во втором DataFrame.
• Значение команды B и значение очков 15 не существуют во втором DataFrame.
• Значение команды C и значение очков 22 не существуют во втором DataFrame.
• Во втором DataFrame существует значение команды D и значение очков 29 .
• Значение команды E и значение очков 24 не существуют во втором DataFrame.

Также обратите внимание, что вы можете указать в столбце существования значения, отличные от True и False, изменив значения в функции NumPy Where() .

Например, вместо этого вы можете использовать «существует» и «не существует» следующим образом:

 #add column to show if each row in first DataFrame exists in second
all_df[' exists '] = np. where (all_df. exists == ' both ', ' exists ', ' not exists ')

#view updated DataFrame
print (all_df)

  team points exists
0 to 12 exists
1 B 15 not exists
2 C 22 not exists
3 D 29 exists
4 E 24 not exists

Обратите внимание, что значения в существующем столбце были изменены.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Pandas: добавьте столбец из одного DataFrame в другой
Pandas: получите строки, которых нет в другом DataFrame
Pandas: как проверить, равны ли несколько столбцов