Question

我的数据帧1看起来像：

   Col1 Col2 Col3
1   A    4    ab
2   A    5    de
3   A    2    ah
4   B    1    ac
5   B    3    jd
6   B    2    am

数据帧2：

  col1 col2
1  A    4
2  B    3

如何删除数据框1中与数据框2的行组合不匹配的所有行？

预期输出：

   Col1 Col2 Col3
1   A    4    ab
2   B    3    jd

Answer 1

将DataFrame.merge与内部联接一起使用，仅需要重命名列：

df = df2.rename(columns={'col1':'Col1','col2':'Col2'}).merge(df1, on=['Col1','Col2'])
#on should be omited, then merge by intersection of columns of df1, df2
#df = df2.rename(columns={'col1':'Col1','col2':'Col2'}).merge(df1)

print (df)
  Col1  Col2 Col3
0    A     4   ab
1    B     3   jd

另一个想法是使用left_on和right_on参数，然后删除名称为df2.columns的列：

df = (df2.merge(df1, left_on=['col1','col2'], 
                     right_on=['Col1','Col2']).drop(df2.columns, axis=1))
print (df)
  Col1  Col2 Col3
0    A     4   ab
1    B     3   jd

如果列名相同：

print (df2)
  Col1  Col2
1    A     4
2    B     3

df = df2.merge(df1, on=['Col1','Col2'])
#df = df2.merge(df1)
print (df)
  Col1  Col2 Col3
0    A     4   ab
1    B     3   jd

Answer 2

您还可以使用连接进行内部连接

dfR = df1.join( df ,on=['Col1','Col2'] ,how='inner',rsuffix='_x')
dfR[['Col1','Col2','Col3']]

这也将为您带来相同的结果

   Col1 Col2 Col3
1   A    4    ab
2   B    3    jd

有关更多详细信息，请检查以下链接Join Documentation和 examples

从与另一个数据框中的列组合不匹配的熊猫数据框中删除行

2 个答案: