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法律研究Python Pandas –使用 concat() 獲取兩個 DataFrames 中的公共行
要獲取兩個 DataFrames 的公共行，請使用concat() 函式。我們用兩列建立 DataFrame1 −
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900] }
)用兩列建立 DataFrame2 −
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1200, 1500, 1000, 800, 1100, 1000]
}
)使用 concat() 查詢兩個 DataFrames 中的公共行 −
dfRes = pd.concat([dataFrame1, dataFrame2])
重置索引 −
dfRes = dfRes.reset_index(drop=True)
分組列 −
dfGroup = dfRes.groupby(list(dfRes.columns))
獲取每一行的長度來計算數量。如果數量大於 1，那麼表示公共行 −
res = [k[0] for k in dfGroup.groups.values() if len(k) > 1]
示例
以下為程式碼 −
import pandas as pd
# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900] }
)
print"DataFrame1 ...\n",dataFrame1
# Create DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1200, 1500, 1000, 800, 1100, 1000]
}
)
print"\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2
# finding common rows between two DataFrames
dfRes = pd.concat([dataFrame1, dataFrame2])
# reset index
dfRes = dfRes.reset_index(drop=True)
# groupby columns
dfGroup = dfRes.groupby(list(dfRes.columns))
# length of each row to calculate the count
# if count is greater than 1, that would mean common rows
res = [k[0] for k in dfGroup.groups.values() if len(k) > 1]
print"\nCommon rows...\n",dfRes.reindex(res)
輸出
這樣會得到以下輸出 −
DataFrame1 ... Car Reg_Price 0 BMW 1000 1 Lexus 1500 2 Audi 1100 3 Tesla 800 4 Bentley 1100 5 Jaguar 900 DataFrame2 ... Car Reg_Price 0 BMW 1200 1 Lexus 1500 2 Audi 1000 3 Tesla 800 4 Bentley 1100 5 Jaguar 1000 Common rows... Car Reg_Price 3 Tesla 800 1 Lexus 1500 4 Bentley 1100
更新於: 2021-09-14
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