我有2个Dataframe如下:
DF1=
A B C D
0 AA BA KK 0
1 AD BD LL 0
2 AF BF MM 0
DF2=
K L
0 AA BA
1 AD BF
2 AF BF
最后我想得到的是:
DF1=
A B C D
0 AA BA KK 1
1 AD BD LL 0
2 AF BF MM 1
所以,我想比较两个数据帧,我想看看第一个数据帧的哪一行(对于列A和B)与第二个数据帧(列K和L)的共同点,并在库存D上分配1第一个数据帧。
我可以使用for循环,但对于大量条目来说它会非常慢。
任何线索或建议都将受到赞赏。
答案 0 :(得分:12)
如果您重命名df2
的列,然后您可以按行比较,这会更容易:
In [35]:
df2.columns = ['A', 'B']
df2
Out[35]:
A B
0 AA BA
1 AD BF
2 AF BF
In [38]:
df1['D'] = (df1[['A', 'B']] == df2).all(axis=1).astype(int)
df1
Out[38]:
A B C D
0 AA BA KK 1
1 AD BD LL 0
2 AF BF MM 1
答案 1 :(得分:3)
这就是我解决它的方法:
df1 = pd.DataFrame({"A":['AA','AD','AD'], "B":['BA','BD','BF']})
df2 = pd.DataFrame({"A":['AA','AD'], 'B':['BA','BF']})
df1['compressed']=df1.apply(lambda x:'%s%s' % (x['A'],x['B']),axis=1)
df2['compressed']=df2.apply(lambda x:'%s%s' % (x['A'],x['B']),axis=1)
df1['Success'] = df1['compressed'].isin(df2['compressed']).astype(int)
print df1
A B compressed Success
0 AA BA AABA 1
1 AD BD ADBD 0
2 AD BF ADBF 1
答案 2 :(得分:1)
DF1.merge(right=DF2,left_on=[DF1.A,DF1.B],right_on=[DF2.K,DF2.L], indicator=True, how='left')
给出:
A B C D K L _merge
0 AA BA KK 0 AA BA both
1 AD BD LL 0 NaN NaN left_only
2 AF BF MM 0 AF BF both
因此,如上所述,指标可以完成工作。
彼得
答案 3 :(得分:0)
df1['ColumnName'].isin(df2['ColumnName']).value_counts()