從 DF1 中選擇行，其中列值與 DF2 中的列中的值匹配

Question

這個問題已經解決了（我認為）。 Excel 是問題所在，畢竟不是 python。 下面的代碼應該可以滿足我的需要，並且畢竟似乎不會刪除行。

以黃色突出顯示的行是我想要在 DF1 中 select 的行。 應根據 DF1 的 column_2 中與 DF2 的 column_1 的值匹配的值進行選擇

這是我在經過大量跟蹤和錯誤/搜索后在 python 中使用 Pandas package 的首選解決方案：

NEW_MATCHED_DF1 = DF1.loc[DF1['column 2'].isin(DF2['column_1'])]

我看到的問題是，當我將我的結果與 excel 中發生的情況進行比較時，當我做同樣的事情時，我得到的結果幾乎翻了一番，我認為我的 python 技術正在刪除重復項。 當然，有可能我在 excel 中做錯了，或者 excel 由於某些其他原因不正確，但這是我過去驗證過的，並且對 ZBF57C906FA7D2BB66D67372E41585 更熟悉所以我懷疑它更可能是我在 python 做錯了什么。 EXCEL 畢竟是問題：！ ：/

最終，我想使用 python 到 select DF1 中的任何和所有行，其中 DF1 的 column_2 與 DF2 的 column_1 匹配。 Excel 速度非常慢，我想放棄使用 excel 來操作大型數據幀。

我感謝任何幫助或幫助指示。 我真的無法弄清楚我的代碼是否實際上正在刪除重復項和/或是否有另一種我可以確信不會這樣做的解決方案。

Answer 1

嘗試使用np.where ：

import numpy as np
list_df2 = df2['column1'].unique().tolist()
df1['matching_rows'] = np.where(df1['column2'].isin(list_df2),'Match','No Match')

然后使用匹配項創建一個新的 dataframe：

matched_df = df1[df1['matching_rows']=='Match']