python - Pandas 将 1 列值与另一个数据框列进行比较，找到匹配的行

Question

我有一个数据库，我将它引入一个 SQL 事件和警报表 (df1)，我有一个警报代码和属性 (df2) 的 txt 文件要注意。想要使用 df2 中的 1 列值，每个值都需要与 df1 中的整个列值进行交叉检查，并将任何匹配的整个行输出到另一个数据帧 df3 中。

df1     A   B   C   D
0     100  20   1   1
1     101  30   1   1
2     102  21   2   3
3     103  15   2   3
4     104  40   2   3

df2     0   1   2   3   4
0      21   2   2   3   3
1      40   0 NaN NaN NaN

将 df1 中 B 列与任何 df2 列 0 值匹配的整行输出到 df3 中。

df3     A   B   C   D
0     102  21   2   3
1     104  40   2   3

我能够使用以下方法获得单个结果:

df1[df1['B'] == df2.iloc[0,0]]

但我需要一些能在更大范围内做到这一点的东西。

Answer 1

方法一:merge
使用 merge , 在 B和 0 .然后只选择 df1列

df1.merge(df2, left_on='B', right_on='0')[df1.columns]

     A   B  C  D
0  102  21  2  3
1  104  40  2  3

方法二: loc
或者使用 loc在 df1 中查找行哪里 B在 df2 中匹配栏目 0使用 .isin :

df1.loc[df1.B.isin(df2['0'])]

     A   B  C  D
2  102  21  2  3
4  104  40  2  3