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

Merge Pandas DataFrame使用apply()仅在两列的部分匹配时合并

Merge Pandas DataFrame使用apply()仅在两列的部分匹配时合并是指在使用Pandas库进行数据处理时,通过apply()函数将两个DataFrame按照部分匹配的条件进行合并。

具体操作步骤如下:

  1. 导入Pandas库:import pandas as pd
  2. 创建两个DataFrame:df1df2
  3. 使用apply()函数进行合并:merged_df = df1.merge(df2, on=lambda x: x['column1'] in x['column2'], how='inner')
    • on参数指定了合并的条件,使用lambda函数判断column1是否在column2
    • how参数指定了合并的方式,这里使用了内连接(inner join),只保留两个DataFrame中部分匹配的行
  • 查看合并后的结果:print(merged_df)

这种方法适用于需要根据两列的部分匹配来合并DataFrame的场景,例如在处理两个数据集时,需要根据某些条件进行匹配合并。通过apply()函数可以自定义合并的条件,灵活性较高。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云数据库TencentDB、腾讯云云服务器CVM、腾讯云对象存储COS等。您可以通过访问腾讯云官网(https://cloud.tencent.com/)了解更多产品信息和详细介绍。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

python数据科学系列:pandas入门详细教程

切片形式访问按行进行查询,又区分数字切片和标签切片种情况:当输入数字索引切片时,类似于普通列表切片;当输入标签切片时,执行范围查询(即无需切片首末值存在于标签中),包含端标签结果,无匹配行时返回为空...广播机制,即当维度或形状不匹配,会按一定条件广播后计算。由于pandas是带标签数组,所以在广播过程中会自动按标签匹配进行广播,而非类似numpy那种纯粹按顺序进行广播。...apply,既适用于series对象也适用于dataframe对象,但对二者处理粒度是不一样apply应用于series是逐元素执行函数操作;apply应用于dataframe是逐行或者逐执行函数操作...4 合并与拼接 pandas中又一个重量级数据处理功能是对多个dataframe进行合并与拼接,对应SQL中个非常重要操作:union和join。...种数据结构作图,区别仅在于series是绘制单个图形,而dataframe则是绘制一组图形,且在dataframe绘图结果中以列名为标签自动添加legend。

13.8K20

Pandas 进行数据处理系列 二

获取指定和行 import pandas as pd df = pd.read_csv('xxxx.xls') 获取行操作df.loc[3:6]获取操作df['rowname']取df[['...(keep=‘last’)删除先出现重复值df[‘city’].replace(‘sh’, ‘shanghai’)数据替换 数据预处理 数据表合并 df_inner = pd.merge(df, df1..., how='inner') # 匹配合并,交集 df_left = pd.merge(df, df1, how='left') # 左联表 df_right = pd.merge(df, df1,...how='right') # 右联表 df_outer = pd.merge(df, df1, how='outer') # 并集 设置索引 df.set_index('id') 按照特定值排序...,T 表示转置 计算标准差 df['pr'].std() 计算个字段间协方差 df['pr'].cov(df['m-point']) 计算表中所有字段间协方差 df.cov() 个字段间相关性分析

8.1K30

Pandas知识点-合并操作merge

merge()方法是Pandas合并操作,在数据处理过程中很常用,本文介绍merge()方法具体用法。 一基础合并操作 ---- ?...合并,先找到DataFrame连接key,然后将第一个DataFrame中key每个值依次与第二个DataFramekey进行匹配匹配到一次结果中就会有一行数据。...on参数指定必须在个被合并DataFrame中都有,否则会报错。 on参数也可以指定多合并按多个进行连接。 ? 在合并,只有多个值同时相等,DataFrame才会匹配上。...四DataFrame分别指定连接 ---- 使用on参数,指定必须在DataFrame中都有。...以上就是Pandas合并方法merge()介绍,本文都是以DataFrame为例,Series合并以及Series与DataFrame合并原理相似。

3.1K30

盘点 Pandas 中用于合并数据 5 个最常用函数!

pd.concat([df0, df1], axis=1) 默认情况下,当我们横向合并数据(沿Pandas其实是按照索引来连接。...df0.merge(df1, left_on="a", right_on="c") 除了 a 和 c 单独之外,它结果与之前合并几乎相同。这里,额外提个特殊参数:笛卡尔积、使用后缀。...是指个数据框中数据交叉匹配,出现n1*n2数据量,具体如下所示。...df0.merge(df1, how="cross") 使用后缀 当DataFrame 对象有同名,且想保持同时存在,就需要添加后缀来重命名这。...他们分别是: concat[1]:按行和按 合并数据; join[2]:使用索引按行合 并数据; merge[3]:按合并数据,如数据库连接操作; combine[4]:按合并数据,具有间(相同

3.3K30

Pandas实用手册(PART III)

这章节也是我认为使用pandas 处理数据最令人愉快部分之一 对某一轴套用相同运算 你时常会需要对DataFrame 里头每一个栏位(纵轴)或是每一行(横轴)做相同运算,比方说你想将Titanic...用SQL方式合并个DataFrames 很多时候你会想要将个DataFrames 依照某个共通栏位(键值)合并成单一DataFrame 以整合资讯,比方说给定以下个DataFrames: DataFrame...如果你想将这个DataFrames合并merge),可以使用非常方便merge函数: 没错,merge函数运作方式就像SQL一样,可以让你通过更改how参数来做: left:left outer...join right:right outer join outer: full outer join inner:inner join 注意合并DataFrame最后一:因为是left join...merge函数强大之处在于能跟SQL一样为我们抽象化如何合并个DataFrames运算。

1.8K20

Pandas图鉴(三):DataFrames

垂直stacking 这可能是将个或多个DataFrame合并为一个最简单方法:你从第一个DataFrame中提取行,并将第二个DataFrame行附加到底部。...1:1关系joins 这时,关于同一组对象信息被存储在几个不同DataFrame中,而你想把它合并到一个DataFrame中。 如果你想合并不在索引中,可以使用merge。...如果要merge不在索引中,而且你可以丢弃在个表索引中内容,那么就使用merge,例如: merge()默认执行inner join Merge对行顺序保持不如 Postgres 那样严格...现在,如果要合并已经在右边DataFrame索引中,请使用join(或者用right_index=True进行合并,这完全是同样事情): join()在默认情况下做左外连接 这一次,Pandas...,连接要求 "right" 是有索引合并丢弃左边DataFrame索引,连接保留它; 默认情况下,merge执行是内连接,join执行是左外连接; 合并不保留行顺序,连接保留它们(有一些限制

35020

Pandas知识点-添加操作append

如果调用append()DataFrame和传入append()DataFrame中有不同,则添加后会在不存在填充空值,这样即使DataFrame有不同也不影响添加操作。...ignore_index和verify_integrity同时使用时,ignore_index先生效,所以个参数同时使用时,不会抛出异常。 五添加Series ---- ?...merge(): 合并操作,只能用于合并DataFrame,且都是按进行合并,只有当DataFrame列名完全一样才是按行合并效果。...合并根据指定连接(或行索引)和连接方式来匹配DataFrame行。可以在结果中设置相同列名后缀和显示连接是否在DataFrame中都存在。...合并根据指定连接(或行索引)和连接方式来匹配DataFrame行,也可以设置相同列名后缀,所以有时候join()和merge()可以相互转换。

4.6K30

Python科学计算:Pandas

删除 DataFrame不必要或行 Pandas提供了一个便捷方法 drop() 函数来删除我们不想要或行。比如我们想把“语文”这删掉。...如果我想知道哪存在空值,可以使用df.isnull().any(),结果如下: ? 使用apply函数对数据进行清洗 apply函数是Pandas中自由度非常高函数,使用频率也非常高。...,比如对于DataFrame,我们新增,其中’new1’是“语文”和“英语”成绩之和m倍,'new2’是“语文”和“英语”成绩之和n倍,我们可以这样写: def plus(df,n,m):...数据表合并 有时候我们需要将多个渠道源多个数据表进行合并,一个DataFrame相当于一个数据库数据表,那么多个DataFrame数据表合并就相当于多个数据库合并。..., 'GuanYu', 'A', 'B', 'C'], 'data2':range(5)}) DataFrame数据表合并使用merge()函数,有下面5种形式: 1.

1.9K10

05.记录合并&字段合并&字段匹配1.记录合并2.字段合并3.字段匹配3.1 默认只保留连接上部分3.2 使用左连接3.3 使用右连接3.4 保留左右表所有数据行

1.记录合并个结构相同数据框合并成一个数据框。 函数concat([dataFrame1, dataFrame2, ...]) ?...屏幕快照 2018-07-02 21.47.59.png 2.字段合并 将同一个数据框中不同合并成新。 方法x = x1 + x2 + x3 + ...合并数据以序列形式返回。...函数merge(x, y, left_on, right_on) 需要匹配数据,应使用用一种数据类型。...返回值:DataFrame 参数 注释 x 第一个数据框 y 第二个数据框 left_on 第一个数据框用于匹配 right_on 第二个数据框用于匹配 import pandas items...屏幕快照 2018-07-02 21.38.49.png 3.4 保留左右表所有数据行 即使连接不上,也保留所有未连接部分使用空值填充 itemPrices = pandas.merge(

3.5K20

一句Python,一句R︱pandas模块——高级版data.frame

pandas 是基于 Numpy 构建含有更高级数据结构和工具数据分析包 类似于 Numpy 核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 个核心数据结构展开...) =R=apply(df,2,mean) #df中pop,按求均值,skipna代表是否跳过均值 这个跟apply很像,返回是按求平均。...#merge(foo,bar,by=index)匹配数字相加,未匹配用NaN表示 2、dataframe应用函数 #函数——apply用法 f = lambda x:x.max()-x.min...1、横向合并,跟R一样,用merge就可以。...参考:【原】十分钟搞定pandas ————————————————————————————————————- 延伸二:DataFrame横向合并/拼接 出现不可合并问题 尤其是个数据集需要横向合并情况

4.7K40

Pandas 功能介绍(二)

条件过滤 我们需要看第一季度数据是怎样,就需要使用条件过滤 体感舒适适湿度是40-70,我们试着过滤出体感舒适湿度数据 最后整合上面种条件,在一季度体感湿度比较舒适数据 排序 数据按照某进行排序...“by”参数可以使用字符串,也可以是列表,ascending 参数也可以是单个值或者列表 ascending 默认值是 True 每行上 apply 函数 在前一篇增加部分,根据风速计算人体感觉是否舒适...,为了功能演示,在这里使用 DataFrame apply 方法,他会在指定每个值上执行。...axis=1) 方差,行 df.std(axis=0),df.std(axis=1) DataFrame 转换为 Numpy DataFrame 合并 连接合并个 df 结果一致情况下,我们可以简单个...通过这分享,我们已经了解了 pandas 数据处理常用方式方法。

1.6K60

8 个 Python 高效数据分析技巧

一行代码定义List 定义某种列表,写For 循环过于麻烦,幸运是,Python有一种内置方法可以在一行代码中解决这个问题。 ? 下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表对比。...在Pandas中,删除一或在NumPy矩阵中求和值,可能会遇到Axis。...Concat允许用户在表格下面或旁边追加一个或多个DataFrame(取决于您如何定义轴)。 ? Merge将多个DataFrame合并指定主键(Key)相同行。 ?...Join,和Merge一样,合并DataFrame。但它不按某个指定主键合并,而是根据相同列名或行名合并。 ? Pandas Apply pply是为Pandas Series而设计。...使用Apply,可以将DataFrame(是一个Series)值进行格式设置和操作,不用循环,非常有用!

2.7K20

Pandas Merge函数详解

在日常工作中,我们可能会从多个数据集中获取数据,并且希望合并个或多个不同数据集。这时就可以使用Pandas包中Merge函数。...pd.merge(customer, order) 默认情况下,merge函数是这样工作: 将按合并,并尝试从个数据集中找到公共使用来自DataFrame(内连接)值之间交集。...让我们看看如果使用默认方法合并DataFrame会发生什么。 pd.merge(customer, order) 只剩下一行了,这是因为merge函数将使用与键名相同所有合并个数据集。...合并过程类似于下图。 当我们按索引和合并DataFrame结果将由于合并(匹配索引)会增加一个额外。...合并类型介绍 默认情况下,当我们合并数据集merge函数将执行Inner Join。在Inner Join中,根据键之间交集选择行。匹配个键或索引中找到相同值。

23530

8个Python高效数据分析技巧

---- 在Pandas中,删除一或在NumPy矩阵中求和值,可能会遇到Axis。...Merge将多个DataFrame合并指定主键(Key)相同行。 ? Join,和Merge一样,合并DataFrame。 但它不按某个指定主键合并,而是根据相同列名或行名合并。 ?...Pandas Apply ---- ---- Apply是为Pandas Series而设计。如果你不太熟悉Series,可以将它想成类似Numpy数组。...Apply将一个函数应用于指定轴上每一个元素。 使用Apply,可以将DataFrame(是一个Series)值进行格式设置和操作,不用循环,非常有用!...Pandas内置pivot_table函数以DataFrame形式创建电子表格样式数据透视表,,它可以帮助我们快速查看某几列数据。

2.1K20

Pandas merge用法解析(用Excel数据为例子)

Pandas merge用法解析(用Excel数据为例子) 【知识点】 语法: 参数如下: left: 拼接左侧DataFrame对象 right: 拼接右侧DataFrame对象 on: 要加入或索引级别名称...可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度数组。 left_index: 如果为True,则使用左侧DataFrame索引(行标签)作为其连接键。...outer’取并集,出现A会进行一一匹配,没有同时出现会将缺失部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。...indicator:将一添加到名为_merge输出DataFrame,其中包含有关每行源信息。..._merge是分类类型,并且对于其合并键仅出现在“左”DataFrame观察值,取得值为left_only,对于其合并键仅出现在“右”DataFrame观察值为right_only,并且如果在者中都找到观察点合并

1.6K20

Pandas学习经历及动手实践

().any(),结果如下: 2.2.2 使用apply函数对数据进行清洗 apply 函数是 Pandas 中自由度非常高函数,使用频率也非常高。...比如我们想对 name 数值都进行大写转化可以用: df['name'] = df['name'].apply(str.upper) 我们也可以定义个函数,在 apply 中进行使用。...(double_df) 我们也可以定义更复杂函数,比如对于 DataFrame,我们新增,其中’new1’是“语文”和“英语”成绩之和 m 倍,'new2’是“语文”和“英语”成绩之和...df2 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'A', 'B', 'C'], 'data2':range(5)}) DataFrame 数据表合并使用是...df3 = pd.merge(df1, df2, how='right') 5. outer外连接 外连接相当于求DataFrame 并集。

1.7K10
领券