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在这里学习Python,非常感谢对此的任何帮助。我有一个由两部分组成的问题,尽管我已经为第一部分创建了解决方案,但必须有一种更加Pythonic的方法来实现目标。第二部分,不太确定如何进行。
我在两个单独的数据框中有唯一 ID 的列。我想计算 df_2 uid 列中的 uid 在 df_1 的 uid 列中出现的次数,然后将该 uid 添加到列表中(如果两者都是)。下面的代码示例对我有用,但我担心某个地方有问题,必须有更好的方法。
data = {'uid':['uid1', 'uid2', 'uid3', 'uid4'], 'value': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
data1 = {'uid':['uid4', 'uid2', 'uid5'], 'value1': ["", 5, 6]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
count_val_in_both_df = 0
list_val_in_both_df = []
for x in range(len(df1.iloc[:, 0])) :
if df1.iloc[x, 0] in df.iloc[:, 0].values :
count_val_in_both_df += 1
list_val_in_both_df.append(df1.iloc[x, 0])
print('count = ' + str(count_val_in_both_df))
print(list_val_in_both_df)
哪些输出:
df
uid value
0 uid1 1
1 uid2 2
2 uid3 3
3 uid4 4
df1
uid value1
0 uid4
1 uid2 5
2 uid5 6
count = 2
['uid4', 'uid2']
第二部分是在 df 中为 df1 中的值创建一列,并添加 df1 中的值。我对这部分很迷茫,但想要这样的结果:
{ uid value value1
0 uid1 1
1 uid2 2 5
2 uid3 3
3 uid4 4 }
最佳答案
您可以使用合并
df.merge(df1, on = 'uid', how = 'left').fillna('')
uid value value1
0 uid1 1
1 uid2 2 5
2 uid3 3
3 uid4 4
对于问题的第一部分,您可以使用交集
list_val_in_both_df = list(set(df.uid).intersection(set(df1.uid)))
你得到了
['uid2', 'uid4']
关于python pandas : Check if dataframe's column value is in another dataframe's column, 然后计数并列出它,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45970258/
这个问题在这里已经有了答案: What's the proper value for a checked attribute of an HTML checkbox? (10 个答案) 关闭 8 年
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!