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：

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：