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根据一个数据帧的两列过滤另一个数据帧中的行

,可以使用 pandas 库来实现。

首先,我们需要导入 pandas 库并读取两个数据帧。假设我们有两个数据帧 df1 和 df2,其中 df1 包含两列 "column1" 和 "column2",df2 包含多列数据。

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 读取两个数据帧
df1 = pd.read_csv("df1.csv")
df2 = pd.read_csv("df2.csv")

接下来,我们可以使用 pandas 的 merge() 函数将两个数据帧按照指定的列进行合并,并根据条件过滤行。

代码语言:txt
复制
# 合并两个数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=["column1", "column2"], how="inner")

# 根据条件过滤行
filtered_df = merged_df[merged_df["column3"] > 10]

在上述代码中,我们使用 merge() 函数将 df1 和 df2 按照 "column1" 和 "column2" 列进行合并,并使用 inner 进行内连接。然后,我们使用条件 merged_df["column3"] > 10 过滤出符合条件的行,将结果保存在 filtered_df 中。

这样,filtered_df 就是根据一个数据帧的两列过滤另一个数据帧中的行的结果。

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