从熊猫数据框中删除与另一个数据框中的列组合不匹配的行

Question

我的数据帧 1 看起来像：   Col1 Col2 Col31   A    4    ab2   A    5    de3   A    2    ah4   B    1    ac5   B    3    jd6   B    2    am数据框2：  col1 col21  A    42  B    3如何删除数据框 1 中与数据框 2 的行组合不匹配的所有行？预期输出：   Col1 Col2 Col31   A    4    ab2   B    3    jd

Answer 1

与内部连接一起使用DataFrame.merge，只有必要的重命名列：

df = df2.rename(columns={'col1':'Col1','col2':'Col2'}).merge(df1, on=['Col1','Col2'])

#on should be omited, then merge by intersection of columns of df1, df2

#df = df2.rename(columns={'col1':'Col1','col2':'Col2'}).merge(df1)

print (df)

  Col1  Col2 Col3

0    A     4   ab

1    B     3   jd

另一个想法是使用left_on和right_on参数，然后删除具有名称的列df2.columns：

df = (df2.merge(df1, left_on=['col1','col2'], 

                     right_on=['Col1','Col2']).drop(df2.columns, axis=1))

print (df)

  Col1  Col2 Col3

0    A     4   ab

1    B     3   jd

如果列名相同：

print (df2)

  Col1  Col2

1    A     4

2    B     3

df = df2.merge(df1, on=['Col1','Col2'])

#df = df2.merge(df1)

print (df)

  Col1  Col2 Col3

0    A     4   ab

1    B     3   jd

Answer 2

您也可以使用 join 进行内部连接

dfR = df1.join( df ,on=['Col1','Col2'] ,how='inner',rsuffix='_x')

dfR[['Col1','Col2','Col3']]

这也会给你同样的结果

   Col1 Col2 Col3

1   A    4    ab

2   B    3    jd

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