如何將一個數據幀與另一個數據幀進行比較並檢查第二個 df 中是否存在第一個 df 中的相同數據

Question

有兩個 df.both df 的一列和相同的名稱

df1 有 40000 行，df 2 有 80000 行。

如何比較df1中的數據與df2中的數據是否相同。

預期輸出：任何說明 df1 中的 40000 行與 df2 匹配的消息，其中 df2 有 80000 行

40000 items in df1 matched with 80000 items in df2 

Answer 1

就像是：

m = df1['c'] == df2['c']
print('{0:d} items in df1 matched with {1:d} items in df2'.format(sum(m), len(m)))

Answer 2

用這個：

match = df1[df1['column name'].isin(df2['column name'])].shape[0]


print(('%.i items matched') % match)

Answer 3

嘗試：

 matches = (df2 == df1).stack()

Answer 4

df = pd.DataFrame(data1, columns = ['A'])
df2 = pd.DataFrame(data2, columns = ['A'])
df
    A
0  10
1  15
2  14
3  20
4  25
5  26

 df2
    A
0  10
1  15
2  14
3  20
4  25
5  26
6  30
7  32
8  34
9  36



df2[df2.A.isin(df.A.values)]
    A
0  10
1  15
2  14
3  20
4  25
5  26

匹配元素