Pandas 根据另一个数据帧中的值过滤一个 dataframe 中的行

Question

pandas 的新手，并试图根据另一个 dataframe 中的数据从 dataframe 中找出过滤结果。

df1                   df2
v1  v2                v1   v2
1    2                1    3
1    3                2    3
1    4                3    4
2    2                
2    4
3    2
3    3   
3    4

我有两个数据框：df1 和 df2。 我正在尝试创建 df3，它过滤掉如果 df1.v1 = df2.v1 和 df1.v2 < df2.v2 的结果。 这将在此处产生 df3：

df3
v1  v2
1    3
1    4
2    4
3    4

我不确定如何 go 这样做。 我正在考虑将 df2 转换为字典（df.v1 都是唯一的）。

Answer 1

您可以在v1上合并 2 个数据框并过滤掉：

df3 = df1.merge(df2, on='v1', suffixes=('_', '')) \
         .query("v2 <= v2_").drop(columns='v2_')
print(df3)

# Output
   v1  v2
1   1   3
2   1   3
4   2   3
7   3   4

更新

如果您在v1列之间没有严格的相等性，您可以与how='cross' merge以创建所有组合：

df3 = df1.merge(df2, how='cross', suffixes=('_', '')) \
         .query("(v1 == v1_) & (v2 <= v2_)").drop(columns=['v1_', 'v2_'])
print(df3)

# Output
    v1  v2
3    1   3
6    1   3
13   2   3
23   3   4

Answer 2

您可以merge v1，然后过滤 v2 值并清理中间列：

(df1.merge(df2, on='v1', suffixes=('_', ''))
    .query('v2 <= v2_')
    .drop(columns='v2_')
)

output：

   v1  v2
1   1   3
2   1   3
4   2   3
7   3   4

Answer 3

在“v1”上merge并使用 boolean 掩码进行过滤：

merged_df = df1.merge(df2, on='v1', suffixes=('_df1', ''))
merged_df.loc[merged_df['v2_df1'] < merged_df['v2'], ['v1', 'v2']]

Output：

   v1   v2
0   1  3.0
3   2  3.0
5   3  4.0
6   3  4.0