我需要将 2 个数据框与 Pandas 合并并添加一个过滤器答案

【问题标题】：I need to merge 2 dataframes with Pandas and add a filter我需要将 2 个数据框与 Pandas 合并并添加一个过滤器
【发布时间】：2019-10-11 11:13:51
【问题描述】：

我需要将 2 个数据框与 Pandas 合并。我正在使用 Jupyter 笔记本。我可以合并，但不能过滤数据（如 SQL 上的 WHERE 语句）。数据帧具有相同的消息，被标注者标记为 0 或 1。数据框有 3 列具有相同的值 - Id、timestamp、message 和 2 列 high, low 具有不同的标签值（1 或 0）我在“Id”列上进行了合并

我想看看例如：

对于同一个语句，是否有任何时候 Df1 具有值 == 1 的“高”列，而 Df2 具有值 == 1 的“低”列？反之亦然？

df1.merge(df2, on = ['Id'], how = 'inner')

现在我需要过滤，但我找不到正确的语法...

(df1[(df1["high_df1"] == 1)]) & (df2[(df2["low_df2"] == 1)])

我可以用单独的语句来形象化答案：

df1.loc[(df1['high_df1'] == 1) & (df2['low_df2'] == 1)]
df2.loc[(df2['low_df2'] == 1) & (df1['high_df1'] == 1)]

但我想在一张表中查看结果。

谁能帮帮我？

【问题讨论】：

请阅读mcve和how-to-ask
嘿 Puccap，1. 请格式化您的代码，2. 请发布您的预期输出和输入数据（每行 5 行），请阅读How to ask a good pandas question

标签： python pandas dataframe merge

【解决方案1】：

据我了解：

df1 = df1.merge(df2, on = ['Id'], how='left')

df1.where((df1['high_df1'] == 1) & (df1['low_df2'] == 1))

【讨论】：

【解决方案2】：

对于同一语句，是否有任何时候 Df1 具有值 == 1 的“高”列，而 Df2 具有值 == 1 的“低”列？反之亦然？

另一种解决方案是应用适当的query()：

df1.merge(df2, on=['Id'], how='inner').query('high_df1==1&low_df2==1|low_df1==1&high_df2==1')

【讨论】：