将A列数据帧A中的值与数据帧B中的云B进行匹配，并使用pandas从数据帧A中创建无匹配列表
将A列数据帧A中的值与数据帧B中的列B进行匹配，并使用pandas从数据帧A中创建无匹配列表的步骤如下：
- 导入所需的库和模块：
import pandas as pd- 读取数据帧A和数据帧B：
df_a = pd.read_csv('data_frame_a.csv') # 替换为数据帧A的文件路径
df_b = pd.read_csv('data_frame_b.csv') # 替换为数据帧B的文件路径- 进行数据匹配：
merged_df = pd.merge(df_a, df_b, left_on='A', right_on='B', how='inner')这将根据A列和B列的值进行匹配，并创建一个新的数据帧merged_df，其中包含匹配成功的行。
- 创建无匹配列表：
unmatched_list = df_a[~df_a['A'].isin(merged_df['A'])]['A'].tolist()这将从数据帧A中筛选出A列中不在merged_df中的值，并将其转换为列表unmatched_list。
完整的代码示例：
import pandas as pd
df_a = pd.read_csv('data_frame_a.csv') # 替换为数据帧A的文件路径
df_b = pd.read_csv('data_frame_b.csv') # 替换为数据帧B的文件路径
merged_df = pd.merge(df_a, df_b, left_on='A', right_on='B', how='inner')
unmatched_list = df_a[~df_a['A'].isin(merged_df['A'])]['A'].tolist()
print(unmatched_list)注意：上述代码中的"data_frame_a.csv"和"data_frame_b.csv"应替换为实际的数据帧A和数据帧B的文件路径。
相关·内容
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
活动推荐
腾讯云开发者
