[英]Get common data present in df['num'] and df1['num'] and merge the data which is the same from both the data Frames
df = pd.DataFrame({'num': [2, 4, 9, 0],
'num_wings': [2, 0, 0, 0],
'num_specimen_seen': [10, 2, 1, 8]})
df1 = pd.DataFrame({'num': [2, 4, 6, 0, 8, 9],
'num_wing': [2, 0, 0, 0, 0, 0],
'num_specimen': [10, 2, 1, 8, 8, 8]})
这是两个数据框，我们需要在 df[num] 和 df1[num] 中找到共同点，并获取与之相关的所有其他列。
内部合并？？
merged_df = df.merge(df1, on = 'num', how = 'inner')
OUTPUT：
num num_wings num_specimen_seen num_wing num_specimen
0 2 2 10 2 10
1 4 0 2 0 2
2 9 0 1 0 8
3 0 0 8 0 8
遍历两个熊猫数据帧并从df1中找到一个字符串，其中a在df2中
[英]iterating through two pandas data frames and finding a string from df1 that a is in df2
如果找到匹配项，则比较两个不同数据框中的列，将电子邮件从df2复制到df1
[英]Compare columns in two different data frames if match found copy email from df2 to df1
如何将两个不同的数据框 df1 df2 与特定列（列 w）进行比较，并从 df2 更新 df1 中匹配的行列 AD
[英]how to compare two different data frames df1 df2 with specific column ( column w) and update the matched rows column AD in df1 from df2
如何通过匹配 df1 中与 df2 索引和列名匹配的列值来用 df1 中的数据填充 df2
[英]How to fill df2 with data from df1 by matching column values from df1 which match df2 index and column names
我有两个数据框 df1 和 df2，我需要使用 df2 中的键过滤掉 df1，使用 df2 中的开始和结束日期，我需要得到像 df3 这样的结果
[英]I have two data frames df1 and df2, I need to filter out df1 using keys in df2 using start and end dates in df2, I need to get a result like df3
如果两个不同数据帧中两列的值匹配，则将df2中另一列的值复制到df1中的列
[英]If values from two columns in two different data frames match then copy values from another column in df2 to column in df1
Pandas - 匹配两个数据帧中的两列，并在df1中创建新列
[英]Pandas - match two columns from two data frames and create new column in df1
根据第三个 df3 比较 df1 和 df2 列中的数据，并从 df2 最后一列获取匹配行数据的数据
[英]Compare data in df1 and df2 columns based on third df3 and get data for matched row data from df2 last column
从文件夹中的所有数据中减去 df1 从 df2、df2 从 df3 等等
[英]Subtract df1 from df2, df2 from df3 and so on from all data from folder
声明:本站的技术帖子网页，遵循CC BY-SA 4.0协议，如果您需要转载，请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.