Question

我有这两个数据框：

df1 = pd.DataFrame({'Points':[1,2,3,4,5], 'ColX':[9,8,7,6,5]})
df1
    Points  ColX
0        1     9
1        2     8
2        3     7
3        4     6
4        5     5

df2 = pd.DataFrame({'Points':[2,5], 'Sum':[-1,1], 'ColY':[2,4]}) # ColY does not matter, I just added it to say that this dataframe can have other columns that the useful columns for this topic
df2
    Points  Sum  ColY
0        2   -1     2
1        5    1     4

我想获取带有df1行的数据框，其中：

df1中的“点”列的值也位于df2的“点”列中
df2中Sum列的值在0到2之间

因此，我想获取此数据帧（无论索引如何）：

    Points  ColX
4        5     5

我尝试了以下操作，但没有成功：

df1[df1.merge(df2, on = 'Points')['Sum'] <= 2 and ['Sum']>=0]

您能帮我找到正确的代码吗？

Answer 1

尝试一下：

df1[df1['Points'].isin(df2.query('0 <= Sum <= 2')['Points'])]

输出：

  Points  ColX
4       5     5

解释：

df2.query('0 <= Sum <=2')首先将df2过滤为仅有效记录
然后对过滤器df2点列的isin使用布尔索引。

Answer 2

将Series.between用于带有boolean indexing的布尔掩码，用于过滤传递给带有Series.isin的另一个掩码：

df = df1[df1['Points'].isin(df2.loc[df2['Sum'].between(0,2), 'Points'])]
print (df)
   Points  ColX
4       5     5

您的解决方案应使用DataFrame.query进行更改以进行过滤：

df = df1.merge(df2, on = 'Points').query('0<=Sum<=2')[df1.columns]
print (df)
   Points  ColX
1       5     5

Answer 3

也可以：

df3 = df1.merge(df2, on='Points')
result = df3[(df3.Sum >= 0) & (df3.Sum <= 2)]
result

如何根据条件基于另一个数据框提取熊猫数据框的行

3 个答案: