pandas merge(how="inner") 结果大于两个数据框答案

【问题标题】：pandas merge(how="inner") result is bigger than both dataframespandas merge(how="inner") 结果大于两个数据框
【发布时间】：2017-09-09 16:55:03
【问题描述】：

我试图在两个具有相同列但行数不同的 pandas DataFrames 中找到重叠行：

df1.shape
(187399, 784)

df2.shape
(9790, 784)

pd.merge() 操作后

common_cols = df1.columns.tolist()
df3 = pd.merge(df1, df2, on=common_cols, how="inner")

我得到的结果大于 df1 和 df2

df3.shape
(283979, 784)

这怎么可能，我做错了什么？我有两个 dfs，都有 784 列名为 [0,1,2,3...783] 并且每个 df 中的行数不同。我只想在这些 dfs 中找到相同行的交集。这意味着如果df1 和df2 中存在一行，则必须转到df3 在上一步中，我使用 pd.drop_duplicates() 删除了每个 df 中的重复项

在标题“问题 5”之后使用代码链接到 jupyter 笔记本 https://github.com/kuatroka/udacity_deep_learning/blob/master/1_notmnist-Copy1.ipynb

【问题讨论】：

如果在没有指定on=common_cols的情况下合并会发生什么？
检查您要合并的列的数据类型以确保它们完全相同
正在进行交叉连接
听起来您仍然有重复的键。你到底是怎么打电话给drop_duplicates()的？
@ASGM - 结果与它相同。 @muon - 所有数据类型都是相同的。 @ajcr - 我从 numpy ndarray 创建了 pd.DataFrame 并通过 df1 = pd.DataFrame(numpy_ndarray1).drop_duplicates() 删除了重复项

标签： python pandas numpy merge duplicates

【解决方案1】：

考虑df1和df2这两个数据框

df1 = pd.DataFrame(dict(A=[1, 1, 1], B=[9, 8, 7]))
df2 = pd.DataFrame(dict(A=[1, 1, 1], C=[6, 5, 4]))


print(df1)
print()
print(df2)

   A  B
0  1  9
1  1  8
2  1  7

   A  C
0  1  6
1  1  5
2  1  4

如果我们在'A' 列上merge，它将为'A's 两列都等于1 的每个行组合返回一个数据框。

df1.merge(df2)

   A  B  C
0  1  9  6
1  1  9  5
2  1  9  4
3  1  8  6
4  1  8  5
5  1  8  4
6  1  7  6
7  1  7  5
8  1  7  4

回答
对于要合并的相同键，您在两个数据框中都有重复的行。

要解决这个问题，您可以（尽管您需要确定这是否适合您）

df1.drop_duplicates(common_cols).merge(df2.drop_duplicates(common_cols))

【讨论】：

我试过了。但是通过添加您的建议drop_duplicates(common_cols)，我得到了相同的确切数字。问题是两个 dfs 中的所有列都是相同的。在您的示例中，df1 中有 A、B 和 df2 中有 A、C，但在我的情况下它们是相同的。此外，我在上一步中删除了重复项，我认为它有效，因为行数减少了。不过感谢您的尝试。
@kuatroka 理想情况下，您希望提供一个演示问题的最小示例。这样我们可以更快地解决问题。
感谢@piRSquared。这是 Jupyter Notebook 的链接，它是 Udacity 深度学习课程的一部分。我正在尝试解决“问题 5”。整个代码位于标题“问题 5”下方，但您还需要按照笔记本中的前面步骤进行操作。主要思想是在两个数据集中找到重叠的行，图像以二进制形式表示。我看到有些人通过散列找到了一种方法，但我确信 numpy 和 pandas 应该有一个更简单的方法。链接link

【解决方案2】：

我想发布我自己问题的解决方案，但它完全是技术性的，而不是功能性的，因此@piRSquared 是完全正确的。

结果是一个非常奇怪的问题。在我的 conda 安装中，我安装了 Intel MKL 模块，默认情况下它是打开的。这个模块据说可以提高 numpy、scipy 和 scikit-learn 的速度。一旦我使用 CLI 命令 conda install nomkl 禁用它，我就从我的第一个代码中得到了正确的结果。我正在为 MKL 添加新标签，以防其他人遇到这种奇怪的 numpy.merge() 行为谢谢大家。

【讨论】：