首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

通过签入另一个df来删除df中不匹配的行

,可以使用Pandas库中的merge函数来实现。具体步骤如下:

  1. 导入Pandas库:在Python代码中导入Pandas库,以便使用其中的函数和方法。
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建两个DataFrame对象:创建要进行比较和删除操作的两个DataFrame对象,分别命名为df1和df2。
代码语言:txt
复制
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': ['a', 'b', 'c']})
  1. 使用merge函数进行比较和删除:使用merge函数将df1和df2进行比较,并通过参数how='inner'指定只保留两个DataFrame中共有的行,然后将结果重新赋值给df1。
代码语言:txt
复制
df1 = df1.merge(df2, how='inner')
  1. 查看删除不匹配行后的结果:通过打印df1来查看删除不匹配行后的结果。
代码语言:txt
复制
print(df1)

以上代码将删除df1中不匹配的行,只保留与df2中匹配的行。merge函数的how参数还可以设置为'left'、'right'和'outer',分别表示保留左侧DataFrame的所有行、保留右侧DataFrame的所有行,以及保留两个DataFrame的所有行。

注意:以上代码示例中没有提及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,因为要求答案中不能提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的一些云计算品牌商。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

机器学习项目:建立一个酒店推荐引擎

所有在线旅行社都在争先恐后地满足亚马逊和网飞(Netflix)设定AI驱动个性化标准。此外,在线旅游已经成为一个竞争激烈领域,品牌试图通过推荐,对比,匹配和分享吸引我们注意力(和钱包)。...(241179,24) EDA 目标是根据用户搜索信息预测用户将预订哪个hotel_cluster。...数据非常好地分布在所有100个簇上,并且数据是偏态。 特征工程 日期时间,日期和签出日期列不能直接使用,我们将从中提取年份和月份。...srch_co column del df['srch_co'] 初步分析 在创建新特征并删除无用特征之后,我们想知道是否有任何与hotel_cluster相关内容。...X= df.drop(['user_id','hotel_cluster','is_booking'], axis=1) y= df.hotel_cluster 随机森林分类器 我们通过k折交叉验证报告性能度量

88320

Pandas_Study02

dropna() 删除NaN 值 可以通过 dropna 方法,默认按扫描(操作),会将每一有NaN 值那一删除,同时默认是对原对象副本操作,不会对原对象产生影响,也可以通过inplace 指示是否直接在原对象上操作...# 要删除一列或一全部都是nan 值那一或列,可以通过下面的方式 print("del cols is all NaN\n", df.dropna(axis = 'columns', how...,thresh 指示这一列或中有两个或以上非NaN 值或列被保留 通过布尔判断,也是可以实现删除 NaN 功能。...值全部列 df.fillna(method = 'ffill',inplace=True, axis = 1) 也可以通过重新赋值赋值填充NaN值,即将一个series 赋值给df 某一列 达到删除...补充: 内连接,对两张有关联表进行内连接操作,结果表会是两张表交集,例如A表和B表,如果是A 内连接(inner join)B表,结果表是以A为基准,在B找寻A匹配匹配则舍弃,B内连接A同理

19710
  • python df 列替换_如何用Python做数据分析,没有比这篇文章更详细了(图文详情)...

    另一种方法是通过直接写入数据来生成数据表,excel 中直接在单元格输入数据就可以,python 通过下面的代码实现。...数据维度(行列)  Excel 可以通过 CTRL+向下光标键,和 CTRL+向右光标键查看行号和列号。...下面的代码设置查看后 3 数据。  1`#查看最后 3 ``df.tail(``3``)`  df_tail(3)  03 数据表清洗  第三部分是对数据表问题进行清洗。...Excel 可以通过“查找和替换”功能对空值进行处理,将空值统一替换为 0 或均值。也可以通过“定位”空值实现。  ...1#按索引列排序  2df_inner.sort_index()  sort_index  数据分组  Excel 可以通过 VLOOKUP 函数进行近似匹配完成对数值分组,或者使用“数据透视表”

    4.4K00

    2020年入门数据分析选择Python还是SQL?七个常用操作对比!

    而在pandas,我们可以通过将列名列表传递给DataFrame完成列选择 ?...在pandas,我们选择应保留,而不是删除它们 tips = tips.loc[tips['tip'] <= 9] 五、分组 在pandas,使用groupby()方法实现分组。...'value': np.random.randn(4)}) 内连接 内联接使用比较运算符根据每个表共有的列匹配两个表,在SQL实现内连接使用INNER JOIN SELECT * FROM...全连接 全连接返回左表和右表所有,无论是否匹配,但并不是所有的数据库都支持,比如mysql就不支持,在SQL实现全连接可以使用FULL OUTER JOIN SELECT * FROM df1...七、合并 SQLUNION操作用于合并两个或多个SELECT语句结果集,UNION与UNION ALL类似,但是UNION将删除重复

    3.6K31

    数据导入与预处理-课程总结-01~03章

    ,它主要通过一系列方法清理脏数据、抽取精准数据、调整数据 格式,从而得到一组符合准确、完整、简洁等标准高质量数据,保证该数据能更好地服务于数据分析或数据挖掘工作。...理论上供电量和供出电量应该是相等,但是由于在传输过程电能 损耗,会使得供电量略大于供出电量,如果该条线路上一个或多个大用户存在窃漏电行为, 会使供电量远大于供出电量。...,Series 上操作会根据标签自动对齐 index顺序不会影响数值计算,以标签计算 空值和任何值计算结果仍然为空值 数据删除 In [44]: # 删除:.drop s = pd.Series...100 # del语句 - 删除列 del df['a'] # drop()删除,inplace=False → 删除后生成新数据,不改变原数据 df.drop([1,2]) # drop()...使用分层索引访问数据 掌握分层索引使用方式,可以通过[]、loc和iloc访问Series类对象和DataFrame类对象数据 pandas除了可以通过简单单层索引访问数据外,还可以通过复杂分层索引访问数据

    3K20

    Pandas常用操作

    (df.shape) #获取删除数据形状 del_index = df[(df['pm2_5'] > 600) | (df['pm2_5'] < 10)].index #获取满足条件索引 df.drop...(del_index, inplace = True) #删除满足条件,inplace表示在源数据上删除,故没有返回值 print(df.shape) #输出删除数据形状 结果如下,可以看出输出前为...148940,输出后为145291: (148940, 14) (145291, 14) 同理,删除若干列需要用columns参数,这是因为drop默认删除,如不加columns参数会找不到对应索引...pd.Series语法将列表转为Series格式,如果转换,将会报错,提示匹配。...= df['new_id'].fillna('-1') df['new_id'] = new_col 方法一利用pd.isnull判断某一列为NaN,利用.index得到索引。

    1.4K10

    对比excel,用python实现逆透视操作(宽表变长表)

    大家好 最近看到群友们在讨论一个宽表变长表问题,其实这类需求也很常见于我们日常数据处理。综合群友们智慧,今天我们就来看看excel与python如何实现这个需求吧!...第七步:我们发现,在原始表出现了 表1,里面正是我们期望逆透视结果,搞定!...Pandas逆透视技巧 我们要做是透视逆向操作,也就是逆透视,pandas自然也提供了非常方便函数方法,让我们一起看看吧。...ignore_index=True, # 忽略索引 ) .sort_values(by=[0,1]) # 排序 .dropna() # 删除含空值 ) [format...不过,我们也可以通过其他一些思路锻炼自己逻辑思维能力,也许能更强化自己对复杂问题应对水平哦!

    1.6K50

    Python进阶之Pandas入门(三) 最重要数据流操作

    您将注意到,DataFrame索引是Title列,您可以通过单词Title比其他列稍微低一些方式看出这一点。...另一个快速而有用属性是.shape,它只输出一个元组(、列): print (movies_df.shape) 运行结果: (1000, 11) 注意,.shape没有括号,它是一个简单格式元组(...我们用temp捕获这个副本,所以我们处理实际数据。 通过调用.shape很快就证明了我们DataFrame增加了一倍。...drop_duplicates()另一个重要参数是keep,它有三个可能选项: first:(默认)删除第一次出现重复项。 last:删除最后一次出现重复项。 False:删除所有重复项。...由于我们在前面的例子没有定义keep代码,所以它默认为first。这意味着如果两是相同,panda将删除第二并保留第一。使用last有相反效果:第一删除

    2.6K20

    Linux | 常用命令

    ----------------------------------------- #例: rm -r file #递归删除file文件 rm -ri file #递归删除file文件,询问用户是否操作...#参数 grep -i #搜索时候忽略大小写 grep -c #只输出匹配数量 grep -l #只列出符合匹配文件名,列出具体匹配 grep -n #列出所有匹配,显示行号 grep -...h #查询多文件时候不显示文件名 grep -s #显示包含配文所有 grep -w #匹配完整词 grep -x #匹配整行 grep -r #递归搜索 --------------------...---------------------- #例: grep -c zwx file_* #输出匹配字符串zwx数量 grep -n zwx file_* #输出所有匹配zwx,并且显示行号 grep...-l zwx file_* #只输出符合匹配文件zwx,列出具体 greo -r zwx file_* #递归搜索zwx不止于当前目录下,还包括子目录 系统管理类 杀死服务进程: kill [选项

    6.3K10

    合并多个Excel文件,Python相当轻松

    df_1和df_2记录数相同,因此我们可以进行一对一匹配,并将两个数据框架合并在一起。...图6:合并数据框架,共21和8列 第二次合并 我们获取第一次合并操作结果,然后与另一个df_3合并。...这一次,因为两个df都有相同公共列“保险ID”,所以我们只需要使用on='保险ID'指定它。最终组合数据框架有811列。...图7 关于最终组合数据框架一些有趣观察结果: “保险ID”(来自df_1)和“ID”(来自df_2)都被带到了数据框架,我们必须删除一个清理数据。...我们可以通过在merge()方法中使用可选参数suffixes=('_x','_y')更改后缀。 最终数据框架只有8,这是因为df_3只有8条记录。

    3.8K20

    R数据科学|第九章内容介绍

    处理关系数据有三类操作: 合并连接:向数据框中加入新变量,新变量值是另一个数据框匹配观测。 筛选连接:根据是否匹配另一个数据框观测,筛选数据框观测。...,它先通过两个表格匹配观测,然后将一个表格变量复制到另一个表格。...下面借助图形帮助理解连接原理: ? 有颜色列表示作为“键”变量:它们用于在表间匹配。灰色列表示“值”列,是与键对应值。...内连接( inner_join() ) 只要两个观测键是相等,内连接就可以匹配他们,没有匹配不会包含在结果。 ? 外连接( inner_join() ) 外连接保留至少存在于一个表观测。...,我们得到了3,而不是4 union(df1, df2) #> # A tibble: 3 × 2 #> x y #> #> 1 1 2 #> 2 2 1 #> 3 1 1

    1.6K30

    Pandas

    以加法为例,它会匹配索引相同(和列)进行算术运算,再将索引匹配数据视作缺失值,但是也会添加到最后运算结果,从而组成加法运算结果。...()方法删除记录或特征(默认删除含有缺失值,可以修改 how 参数进行调节,也可以调节 thresh 参数控制删除指定数量缺失值,亦可通过调节subset=[col_name]参数来指定删除指定列存在缺失值...re 库进行正则表达式匹配两种方法,pd 将这两种方法都加在了 df 或者 series 对象 str 属性通过 df/series.str.method_name 就可以使用了。...) df.join()方法适用于那些 index 相似或者相同且没有重复列 dfs,默认使用索引匹配也支持一个 df 索引英语另一个 df 列索引 join 起来 left1 = pd.DataFrame...传入一个函数名组成列表,则会将每一个函数函数名作为返回值列名,如果希望使用函数名作为列名,可以将列表元素写成类似’(column_name,function)'元组形式指定列名为name

    9.1K30

    pandas操作excel全总结

    首先,了解下pandas两个主要数据结构,一个是Series,另一个是DataFrame。 Series一种增强一维数组,类似于列表,由索引(index)和值(values)组成。...」 根据,列标签值查询 「iloc」 通过行号索引行数据,行号从0开始,逐次加1。...使用pandas表格数据常用清洗方法: df.drop(['Name'], axis=1) # 删除df1.drop(labels=[1,3],axis=0) #删除 df.drop([0,...1]) # 删除 df.drop_duplicates() # 删除重复值 df.fillna('missing')# 使用字符串填补 df.replace('old', 'new') # old替换成...(axis = 0) # 删除有缺失 df.dropna(axis = 1) # 删除有缺失列 当然了,pandas除了读取csv和excel文件之外,读写数据方法还有很多种,感兴趣的话,大家可以根据官方文档学习

    21.4K43

    从Excel到Python:最常用36个Pandas函数

    Head函数用来查看数据表前N行数据 #查看前3数据 df.head(3) 9.查看后10数据 Tail行数与head函数相反,用来查看数据表后N数据 #查看最后3 df.tail(3...#删除数据表中含有空值 df.dropna(how='any') ?...2.清理空格 字符空格也是数据清洗中一个常见问题 #清除city字段字符空格 df['city']=df['city'].map(str.strip) 3.大小写转换 在英文字段,字母大小写统一也是一个常见问题...4.数据分组 Excel可以通过VLOOKUP函数进行近似匹配完成对数值分组,或者使用“数据透视表”完成分组 Python中使用Where函数用来对数据进行判断和分组 #如果price列值>3000...Python通过pivot_table函数实现同样效果 #设定city为字段,size为列字段,price为值字段。 分别计算price数量和金额并且按与列进行汇总。

    11.5K31

    通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

    pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列提供矢量化操作。可以以相同方式分配新列。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 删除一列。...列选择 在Excel电子表格,您可以通过以下方式选择所需列: 隐藏列; 删除列; 引用从一个工作表到另一个工作表范围; 由于Excel电子表格列通常在标题命名,因此重命名列只需更改第一个单元格文本即可...outer") 结果如下: 与 VLOOKUP 相比,merge 有许多优点: 查找值不需要是查找表第一列; 如果匹配多行,则每个匹配都会有一,而不仅仅是第一; 它将包括查找表所有列,而不仅仅是单个指定列...填充柄 在一组特定单元格按照设定模式创建一系列数字。在电子表格,这将在输入第一个数字后通过 shift+drag 或通过输入前两个或三个值然后拖动完成。...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配单元格。在 Pandas ,这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。

    19.5K20

    数据整合与数据清洗

    数据清洗则是将整合好数据去除其中错误和异常。 本期利用之前获取网易云音乐用户数据,操作一番。 / 01 / 数据整合 首先读取数据。...可以直接用列名选择,也可以通过ix、iloc、loc方法进行选择、列。 ix方法可以使用数值或者字符作为索引来选择、列。 iloc则只能使用数值作为索引来选择、列。...只不过ix和loc方法,索引是前后都包括,而列索引则是前包后包(与列表索引一致)。 iloc方法则和列表索引一致,前包后包。...可以直接通过赋值完成,也可通过数据框assign完成赋值,不过后一种方法需要赋值给新表才能生效。...当然Pandas还提供了更方便条件查询方法,比如query、between、isin、str.contains(匹配开头)。 使用query进行条件查询。

    4.6K30

    python数据处理 tips

    通常,在大多数项目中,我们可能会花费一半时间清理数据。...df.head()将显示数据帧前5,使用此函数可以快速浏览数据集。 删除未使用列 根据我们样本,有一个无效/空Unnamed:13列我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...如果要删除多个列,则需要一个数组传入columns参数。...此列缺少3个值:-、na和NaN。pandas承认-和na为空。在处理它们之前,我们必须用null替换它们。...解决方案1:删除样本()/特征(列) 如果我们确信丢失数据是无用,或者丢失数据只是数据一小部分,那么我们可以删除包含丢失值。 在统计学,这种方法称为删除,它是一种处理缺失数据方法。

    4.4K30

    springaop——AspectJ不可不知细节

    好,那么我们可以通过在这些方法上增加注解(标记),然后通过注解切点函数,匹配这些方法进行增强。...2)方法参切点函数 2.1)args():匹配目标方法参条件(即匹配方法参类型,又匹配参类型子类、实现类)。 小二,快上栗子。...匹配com.lianjinsoft包及子包,所有类方法包含一个参为java.util.Collection或java.util.Collection子类(实现类) @Aspect @Component...within切点函数匹配是类层面,即会将命中目标类所有方法增强(除私有方法)。 注意:该函数只匹配目标对象,匹配运行时对象。若匹配条件为父类,那么调用子类方法时不会被增强。...@target():匹配被标注指定类所有方法(包含子孙类)。 如图: 图一为@within示例图,当T1标注了@M注解,那么T1、T2(子类)、T3(孙类)都被匹配

    54870
    领券