【问题标题】：Check for a value from one dataframe exists in another检查一个数据框中的值是否存在于另一个数据框中
【发布时间】：2017-09-07 07:13:35
【问题描述】：

我有 2 个数据框。

df1

id    marks
1      100
2      200
3      300


df2

name    score  flag
'abc'    100    T
'zxc'    300    F

我正在寻找的是我的 df1 的第一行，检查我的 df2 中的相应列 score ，并获取其标志。

即

row = df1.iloc[0]
marks = row['marks']

从df2的marks中找到对应的值，并给出它的Flag。

即 for marks 100 ====corresponds to score 100 and flag = T

我不想使用 pandas merge，因为我只想查找我的第一行。使用iloc[0]

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

第一行

选项 1

你可以使用df.isin:

first_flag = df2[df2.score.isin([df1.marks[0]])].flag
print(first_flag)
0    T

要获取值，请使用.values.tolist()：

print(first_flag.values.tolist())
['T']

要获取单个值作为单个项，请使用.item：

print(first_flag.item())
'T'

选项 2

使用df.eval：

score = df1.marks[0]
first_flag = df2[df2.eval('score == {}'.format(score))].flag
print(first_flag)
0    T

选项 3

使用df.eq

score = df1.marks[0]
first_flag = df2[df2.score.eq(score)].flag
print(first_flag) 
0    T

所有行

使用df.merge。

flags = df1.merge(df2, left_on='marks', right_on='score').flag
print(flags)
0    T
1    F
Name: flag, dtype: object

如果您想为不存在标志的行检索NaN，您可以执行left 连接：

flags = df1.merge(df2, left_on='marks', right_on='score', how='left').flag
print(flags)
0      T
1    NaN
2      F

【讨论】：

不使用merge就不行！合并给了我所有的行，我只想要第一行，使用 iloc[0]
@SRingne 添加了更多选项。你有很多选择：p
@COLDSPEED ，好的，我找到了那个标志。第二步：- 我可以将该特定标志从 T 更改为 'F' 吗？作为下一行代码？
@SRingne 在任何情况下，您都需要将df2[...].flag 更改为df2.loc[..., 'flag'] = 'F' 但简短的回答是：是的。您需要loc 索引器。

【解决方案2】：

你可以

In [437]: df2[df2.score.eq(df1.iloc[0].marks)]   # or  df1.marks[0]
Out[437]:
    name  score flag
0  'abc'    100    T

In [438]: df2[df2.score.eq(df1.iloc[0].marks)].flag
Out[438]:
0    T
Name: flag, dtype: object

或者，使用

In [442]: df2[df2.score == df1.marks.iloc[0]].flag
Out[442]:
0    T
Name: flag, dtype: object

或者，使用查询

In [441]: df2.query('score == @df1.marks[0]').flag
Out[441]:
0    T
Name: flag, dtype: object

【讨论】：

【解决方案3】：

我认为你需要：

a = df2.loc[df2['score'].eq(df1['marks'].iat[0]), 'flag']
print (a)
0    T
Name: flag, dtype: object

a = df2.loc[df2['score'] == df1['marks'].iat[0], 'flag']
print (a)
0    T
Name: flag, dtype: object

对于标量输出：

b = 'no match' if a.empty else a.item()
print (b)
T

【讨论】：