比较 2 个不同表列的有效方法答案

【问题标题】：Efficient method comparing 2 different tables columns比较 2 个不同表列的有效方法
【发布时间】：2021-01-14 01:47:00
【问题描述】：

大家好，

我有 2 个 dfs，我需要检查第一个中的值是否与第二个匹配，仅针对每个特定列，并将匹配的值保存在新列表中。这就是我所做的，但这需要花费很多时间，如果有更有效的方法，我正在徘徊。这些列表就像上图中的 2 个不同表格一样。

for x in df_bd_names['Building_Name']:
    for y in df_sup['Source_String']:
        if x == y:
            matching_words_sup.append(x)

谢谢

【问题讨论】：

由于您在熊猫中工作，我会避免循环遍历数据帧的每一行。我会将其设为内部连接（使用pd.merge）。这将输出 2 个数据帧之间的所有公共行。
嗨@anddt，感谢您的回复。你知道我是否可以将第一个表中的一列与第二个表中的一列合并，因为 2 个 dfs 在结构上不同，我只比较每个列。

标签： python python-3.x pandas list string-matching

【解决方案1】：

    def __init__(self, df1, df2):
        self.df1 = df1
        self.df2 = df2
    def compareDFsEffectively(self):
        np1 = self.df1.to_numpy()
        np2 = self.df2.to_numpy()
        np_new = np.intersect1d(np1,np2)
        print(np_new)
        df_new = pd.DataFrame(np_new)
        print(df_new)

【讨论】：

Numpy 数组速度相当快，可以快速生成结果。

【解决方案2】：

让我们创建两个数据框：

df1 = pd.DataFrame({
    'Building_Name': ['Exces', 'Excs', 'Exec', 'Executer', 'Executor']
})

df2 = pd.DataFrame({
    'Source_String': ['Executer', 'Executor', 'Executor Of', 'Executor For', 'Exeutor']
})

在数据框之间执行内部合并并将第一列转换为列表：

pd.merge(df1, df2, left_on='Building_Name', right_on='Source_String', how='inner')['Building_Name'].tolist()

输出：

['Executer', 'Executor']

【讨论】：

非常感谢，它运行良好，效率更高