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

python pandas:检查dataframe的列值是否在另一个dataframe的列中,然后计算并列出它

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库,它提供了丰富的数据结构和数据分析工具,可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

对于检查一个DataFrame的列值是否在另一个DataFrame的列中,并计算并列出符合条件的值,可以使用Pandas的merge函数和isin函数来实现。

首先,我们可以使用merge函数将两个DataFrame按照列进行合并,然后使用isin函数检查列值是否在另一个DataFrame的列中。最后,可以使用条件筛选和计算函数来获取符合条件的值。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建两个示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [1, 3, 5],
                    'D': [11, 12, 13]})

# 使用merge函数按照列进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='A', right_on='C', how='inner')

# 使用isin函数检查列值是否在另一个DataFrame的列中
is_in_df2 = merged_df['A'].isin(df2['C'])

# 根据条件筛选和计算函数获取符合条件的值
result = merged_df[is_in_df2].apply(lambda row: row['A'] + row['B'] + row['D'], axis=1)

# 输出结果
print(result)

上述代码中,首先创建了两个示例DataFrame df1和df2。然后使用merge函数按照列'A'和'C'进行合并,使用inner方式表示只保留两个DataFrame中都存在的值。接着使用isin函数检查列'A'的值是否在df2的列'C'中。最后,根据条件筛选和计算函数获取符合条件的值,这里使用了lambda函数来计算'A'、'B'和'D'列的和。最终,将结果打印输出。

关于Pandas的更多详细信息和用法,可以参考腾讯云的相关产品文档和教程:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

2天学会Pandas

0.导语1.Series2.DataFrame2.1 DataFrame的简单运用3.pandas选择数据3.1 实战筛选3.2 筛选总结4.Pandas设置值4.1 创建数据4.2 根据位置设置loc和iloc4.3 根据条件设置4.4 按行或列设置4.5 添加Series序列(长度必须对齐)4.6 设定某行某列为特定值4.7 修改一整行数据5.Pandas处理丢失数据5.1 创建含NaN的矩阵5.2 删除掉有NaN的行或列5.3 替换NaN值为0或者其他5.4 是否有缺失数据NaN6.Pandas导入导出6.1 导入数据6.2 导出数据7.Pandas合并操作7.1 Pandas合并concat7.2.Pandas 合并 merge7.2.1 定义资料集并打印出7.2.2 依据key column合并,并打印7.2.3 两列合并7.2.4 Indicator设置合并列名称7.2.5 依据index合并7.2.6 解决overlapping的问题8.Pandas plot出图9.学习来源

02
领券