python - 如何根据基于另一个数据框的条件提取 Pandas 数据框的行

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

我想获得一个包含 df1 行的数据框，其中:

• df1中Points列的值也在df2的Points列中
• df2中Sum列的值在0到2之间

因此，我想获取此数据框(无论索引如何):

    Points  ColX
4        5     5

我尝试了以下方法，但没有用:

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

你能帮我找到正确的代码吗？

Answer 1

试试这个:

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
• 然后使用 bool 索引 isin过滤器 df2 点列。