淺談pandas篩選出表中滿足另一個表所有條件的數(shù)據(jù)方法
今天記錄一下pandas篩選出一個表中滿足另一個表中所有條件的數(shù)據(jù)。例如：
list1 結構：名字，ID，顏色，數(shù)量，類型。
list1 = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03']，['b',3,1,50,'11']]
list2結構：名字，類型,顏色。
list2 = [['a','03',255],['a','06',481]]
如何在list1中找出所有與list2中匹配的元素？要得到下面的結果：list = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03']]。
首先將兩個list轉化為dataframe.
list1 = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03'],['b',3,1,50,'11']] df1=pd.DataFrame(list1,columns=["名字","ID","顏色","數(shù)量","類型"]) list2 = [['a','03',255],['a','06',481]] df2=pd.DataFrame(list2,columns=["名字","類型","顏色"])
數(shù)據(jù)結構如下：
然后利用pandas.merge函數(shù)將其進行內連接。
這個函數(shù)的語法是：
pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)。這函數(shù)連接方式和sql的連接類似,由參數(shù)how來控制。
最后的代碼如下：
import pandas as pd list1 = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03'],['b',3,1,50,'11']] df1=pd.DataFrame(list1,columns=["名字","ID","顏色","數(shù)量","類型"]) list2 = [['a','03',255],['a','06',481]] df2=pd.DataFrame(list2,columns=["名字","類型","顏色"]) df=pd.merge(df1,df2,how='inner',on=["名字","類型","顏色"],right_index=True) df.sort_index(inplace=True) print(df)
返回結果按照左表的順序輸出：
以上這篇淺談pandas篩選出表中滿足另一個表所有條件的數(shù)據(jù)方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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