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，我引入了一个事件和警报的 SQL 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，并将匹配的任何行的整行输出到另一个数据帧 df3。

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 df2 列 0 的任何值匹配的整行输出到 df3。

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一结果：

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

在B 和0 上使用merge。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，其中B 在df2 列0 中使用.isin 匹配：

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

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