利用concat（）函数在Python Pandas中获取两个DataFrame之间的共同行

要获取两个DataFrame之间的公共行，请使用 concat（） 函数。让我们创建具有两列的DataFrame1-

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900] }
)

创建具有两列的DataFrame2-

dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1200, 1500, 1000, 800, 1100, 1000]
}
)

使用concat（）查找两个DataFrame之间的公共行-

dfRes = pd.concat([dataFrame1，dataFrame2 ])

重置索引-

dfRes = dfRes.reset_index(drop=True)

按列进行分组-

dfGroup = dfRes.groupby(list(dfRes.columns))

获取每行的长度以计算数量。如果计数大于1，则表示公共行-

res = [k[0] for k in dfGroup.groups.values() if len(k) > 1]

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例子

下面是代码-

import pandas as pd

#创建DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900] }
)

print"DataFrame1 ...\n",dataFrame1

#创建DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1200, 1500, 1000, 800, 1100, 1000]
}
)

print"\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2

# 找到两个DataFrame之间的共同行
dfRes = pd.concat([dataFrame1, dataFrame2])

# 重置索引
dfRes = dfRes.reset_index(drop=True)

#按列进行分组
dfGroup = dfRes.groupby(list(dfRes.columns))

# 获取每行的长度以计算数量
#如果计数大于1，则表示公共行
res = [k[0] for k in dfGroup.groups.values() if len(k) > 1]

print"\nCommon rows...\n",dfRes.reindex(res)

输出结果

这将产生以下输出 –

DataFrame1 ...
        Car   Reg_Price
0       BMW        1000
1     Lexus        1500
2      Audi        1100
3     Tesla         800
4   Bentley        1100
5    Jaguar         900

DataFrame2 ...
        Car   Reg_Price
0       BMW        1200
1     Lexus        1500
2      Audi        1000
3     Tesla         800
4   Bentley        1100
5    Jaguar        1000

Common rows...
        Car   Reg_Price
3     Tesla         800
1     Lexus        1500
4   Bentley        1100