Python Pandas – 使用 concat() 获取两个 DataFrames 之间的公共行
pythonserver side programmingprogramming更新于 2025/10/28 2:52:17
要获取两个 DataFrames 之间的公共行，请使用 concat() 函数。让我们创建具有两列的 DataFrame1 −
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900] }
)
创建具有两列的 DataFrame2 −
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1200, 1500, 1000, 800, 1100, 1000]
}
)
使用 concat() 查找两个 DataFrame 之间的公共行 −
dfRes = pd.concat([dataFrame1, dataFrame2])
重置索引 −
dfRes = dfRes.reset_index(drop=True)
按列分组 −
dfGroup = dfRes.groupby(list(dfRes.columns))
获取每行的长度以计算计数。如果计数大于 1，则意味着有共同的行 −
res = [k[0] for k in dfGroup.groups.values() if len(k) > 1]
示例
以下是代码 −
import pandas as pd
# 创建 DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900] }
)
print"DataFrame1 ...\n",dataFrame1
# 创建 DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1200, 1500, 1000, 800, 1100, 1000]
}
)
print"\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2
# 查找两个 DataFrame 之间的共同行
dfRes = pd.concat([dataFrame1, dataFrame2])
# 重置索引
dfRes = dfRes.reset_index(drop=True)
# 分组列
dfGroup = dfRes.groupby(list(dfRes.columns))
# 计算计数的每行长度
# 如果计数大于 1，则表示有共同行
res = [k[0] for k in dfGroup.groups.values() if len(k) > 1]
print"\nCommon rows...\n",dfRes.reindex(res)
输出
这将产生以下输出 −
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
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有用资源
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