Python Pandas – 我们可以使用 & 运算符来查找两个 DataFrame 之间的共同列吗?
pythonserver side programmingprogramming更新于 2025/11/9 22:36:17
是的，我们可以使用 & 运算符来查找两个 DataFrame 之间的共同列。首先，让我们创建两个 DataFrames −
# 创建 dataframe1
dataFrame1 = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000],
})
print("Dataframe1...\n",dataFrame1)
# 创建 dataframe2
dataFrame2 = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Units_Sold": [ 100, 110, 150, 80, 200, 90]
})
使用 & 运算符 − 获取公共列
res = dataFrame1.columns & dataFrame2.columns
示例
以下是代码 −
import pandas as pd
# creating dataframe1
dataFrame1 = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000],
})
print"Dataframe1...\n",dataFrame1
#创建 dataframe2
dataFrame2 = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Units_Sold": [ 100, 110, 150, 80, 200, 90]
})
print"Dataframe2...\n",dataFrame2
# 使用 & 运算符获取公共列
res = dataFrame1.columns & dataFrame2.columns
print"\nCommon columns...\n",res
输出
这将产生以下输出 −
Dataframe1... Car Cubic_Capacity 0 BMW 2000 1 Lexus 1800 2 Tesla 1500 3 Mustang 2500 4 Mercedes 2200 5 Jaguar 3000 Dataframe2... Car Units_Sold 0 BMW 100 1 Lexus 110 2 Tesla 150 3 Mustang 80 4 Mercedes 200 5 Jaguar 90 Common columns... Index([u'Car'], dtype='object')
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有用资源
python 参考教程 - 该教程包含有关 python 的更多信息:https://www.cainiaomax.com/python/
