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在熊貓數據框中查找具有相同列值的行

2017-10-09 72 views
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我有兩個具有不同列大小的數據框，其中四列在兩個數據框中可以具有相同的值。我想在df1中創建一個新列，如果在df2中有一行的列'A'，'B'，'C'和'D'具有與df1中的行相同的值，則值爲1 。如果沒有這樣的行，我希望該值爲0.行'E'和'F'對於檢查值並不重要。在熊貓數據框中查找具有相同列值的行

有熊貓的功能，可以做到這一點，或者我必須在循環中。

例如：

df1 = 
A B C D E F 
1 1 20 20 3 2 
1 1 12 14 1 3 
2 1 13 43 4 3 
2 2 12 34 1 4 

df2 = 
A B C D E  
1 3 12 14 2  
1 1 20 20 4 
2 2 21 31 5  
2 2 12 34 8

預期輸出：

df1 = 
A B C D E F Target 
1 1 20 20 3 2 1 
1 1 12 14 1 3 0 
2 1 13 43 4 3 0 
2 2 12 34 1 4 1

來源

2017-10-09 Bram Zijlstra

回答

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這是相當簡單的。如果您檢查兩個DataFrame是否相等，它會檢查每個元素是否等於相應的元素。

col_list = ['A', 'B', 'C', 'D'] 
idx = (df1.loc[:, col_list] == df2.loc[:, col_list]).all(axis=1) 

df1['new_row'] = idx.astype(int)

來源

2017-10-09 08:44:54 josh

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我認爲你需要merge與left join和參數indicator=True，然後用eq（同==）比較列_merge和最後轉換布爾True和False到1和0由astype：

cols = list('ABCD') 
df1['Target'] = pd.merge(df1[cols], 
         df2[cols], how='left', indicator=True)['_merge'].eq('both').astype(int) 
print (df1) 

    A B C D E F Target 
0 1 1 20 20 3 2  1 
1 1 1 12 14 1 3  0 
2 2 1 13 43 4 3  0 
3 2 2 12 34 1 4  1

詳細信息：

print (pd.merge(df1[cols], df2[cols], how='left', indicator=True)) 
    A B C D  _merge 
0 1 1 20 20  both 
1 1 1 12 14 left_only 
2 2 1 13 43 left_only 
3 2 2 12 34  both

來源

2017-10-09 08:43:55 jezrael

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