获取 df['num'] 和 df1['num'] 中存在的公共数据，并合并来自两个数据帧的相同数据

Question

df = pd.DataFrame({'num': [2, 4, 9, 0],
                   'num_wings': [2, 0, 0, 0],
                   'num_specimen_seen': [10, 2, 1, 8]})
df1 = pd.DataFrame({'num': [2, 4, 6, 0, 8, 9],
                   'num_wing': [2, 0, 0, 0, 0, 0],
                   'num_specimen': [10, 2, 1, 8, 8, 8]})

这是两个数据框，我们需要在 df[num] 和 df1[num] 中找到共同点，并获取与其相关的所有其他列。

Answer 1

内部合并??

merged_df = df.merge(df1, on = 'num', how = 'inner')

输出：

   num  num_wings  num_specimen_seen  num_wing  num_specimen
0    2          2                 10         2            10
1    4          0                  2         0             2
2    9          0                  1         0             8
3    0          0                  8         0             8

获取 df['num'] 和 df1['num'] 中存在的公共数据，并合并来自两个数据帧的相同数据

Get common data present in df['num'] and df1['num'] and merge the data which is the same from both the data Frames

python

concatenation

dataframe

pandas

data-science