比较数据框python匹配的行

Question

我有一个简单的问题。 我需要比较不同汽车的不同轨迹。 因此，我有不同长度的.csv文件，其中包含不同汽车随时间变化的路线。

import pandas as pd
df = pd.read.csv("car1_route0.csv") 
df1 = pd.read.csv("car1_route1.csv")
df =
lat            lon
48.787834   11.383918
48.788124   11.384003
48.787849   11.383751

df1 =
48.787834   11.383918
48.788124   11.384003
48.787849   11.383751
48.787849   12.000000

最后，我希望有一个包含所有点的数据框，该点计算了人们经过该点的时间。

out =
lat         lon         time
48.787834   11.383918    2
48.788124   11.384003    2
48.787849   11.383751    2
48.787849   12.000000    1

Answer 1

concat在阅读这些条款后您的DFS，然后groupby对“土地增值税”和“结肠”，然后调用size返回计数， reset_index恢复您的分组列，最后生成的列重命名0到“时间”：

In [8]:
merged = pd.concat([df1,df2], ignore_index=True)
merged

Out[8]:
         lat        lon
0  48.787834  11.383918
1  48.788124  11.384003
2  48.787849  11.383751
3  48.787834  11.383918
4  48.788124  11.384003
5  48.787849  11.383751
6  48.787849  12.000000

In [15]:
merged.groupby(['lat','lon']).size().reset_index().rename(columns={0:'time'})

Out[15]:
         lat        lon  time
0  48.787834  11.383918     2
1  48.787849  11.383751     2
2  48.787849  12.000000     1
3  48.788124  11.384003     2