欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

淺談pandas篩選出表中滿(mǎn)足另一個(gè)表所有條件的數(shù)據(jù)方法

 更新時(shí)間：2019年02月08日 16:35:39   作者：qq_24499417  
今天小編就為大家分享一篇淺談pandas篩選出表中滿(mǎn)足另一個(gè)表所有條件的數(shù)據(jù)方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

今天記錄一下pandas篩選出一個(gè)表中滿(mǎn)足另一個(gè)表中所有條件的數(shù)據(jù)。例如：

list1 結(jié)構(gòu)：名字，ID，顏色，數(shù)量，類(lèi)型。

list1 = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03']，['b',3,1,50,'11']]

list2結(jié)構(gòu)：名字，類(lèi)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(jié)果：list = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03']]。

首先將兩個(gè)list轉(zhuǎn)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(lèi)型"])
list2 = [['a','03',255],['a','06',481]]
df2=pd.DataFrame(list2,columns=["名字","類(lèi)型","顏色"])

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如下：

pandas篩選出表中滿(mǎn)足另一個(gè)表所有條件的數(shù)據(jù)

然后利用pandas.merge函數(shù)將其進(jìn)行內(nèi)連接。

這個(gè)函數(shù)的語(yǔ)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(lèi)似,由參數(shù)how來(lái)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(lèi)型"])
list2 = [['a','03',255],['a','06',481]]
df2=pd.DataFrame(list2,columns=["名字","類(lèi)型","顏色"])
df=pd.merge(df1,df2,how='inner',on=["名字","類(lèi)型","顏色"],right_index=True)
df.sort_index(inplace=True)
print(df)

返回結(jié)果按照左表的順序輸出：

pandas篩選出表中滿(mǎn)足另一個(gè)表所有條件的數(shù)據(jù)

以上這篇淺談pandas篩選出表中滿(mǎn)足另一個(gè)表所有條件的數(shù)據(jù)方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

相關(guān)文章

最新評(píng)論