比较两个 Python Pandas 数据框的 2 列并获取公共行

Question

我有 2 个数据框，如下所示：

DF1=
    A    B   C    D
0   AA   BA  KK   0
1   AD   BD  LL   0
2   AF   BF  MM   0

DF2=
    K    L
0   AA   BA
1   AD   BF
2   AF   BF

最后我想得到的是：

DF1=
    A    B   C    D
0   AA   BA  KK   1
1   AD   BD  LL   0
2   AF   BF  MM   1

所以，我想比较两个数据帧，我想查看第一个数据帧的哪些行（对于 A 列和 B 列）与第二个数据帧（列 K 和 L）相同，并在第一个数据帧的 D 列上分配 1。

我可以使用 for 循环，但是对于大量条目，它会很慢。

任何线索或建议将不胜感激。

Answer 1

如果你重命名df2的列然后你可以按行比较，这会更容易：

In [35]:

df2.columns = ['A', 'B']
df2
Out[35]:
    A   B
0  AA  BA
1  AD  BF
2  AF  BF
In [38]:

df1['D'] = (df1[['A', 'B']] == df2).all(axis=1).astype(int)
df1
Out[38]:
    A   B   C  D
0  AA  BA  KK  1
1  AD  BD  LL  0
2  AF  BF  MM  1

Answer 2

这就是我解决它的方式：

df1 = pd.DataFrame({"A":['AA','AD','AD'], "B":['BA','BD','BF']})
df2 = pd.DataFrame({"A":['AA','AD'], 'B':['BA','BF']})
df1['compressed']=df1.apply(lambda x:'%s%s' % (x['A'],x['B']),axis=1)
df2['compressed']=df2.apply(lambda x:'%s%s' % (x['A'],x['B']),axis=1)
df1['Success'] = df1['compressed'].isin(df2['compressed']).astype(int)
print df1

    A   B     compressed   Success
0  AA  BA      AABA          1
1  AD  BD      ADBD          0
2  AD  BF      ADBF          1

Answer 3

DF1.merge(right=DF2,left_on=[DF1.A,DF1.B],right_on=[DF2.K,DF2.L], indicator=True, how='left')

得到：

ABCDKL _merge 0 AA BA KK 0 AA BA both 1 AD BD LL 0 NaN NaN left_only 2 AF BF MM 0 AF BF both

因此，如上所述，指标完成工作。

彼得

Answer 4

df1['ColumnName'].isin(df2['ColumnName']).value_counts()

Answer 5

如何通过不重命名列名来获得相同的输出？