ในการรับคอลัมน์ที่แชร์โดย DataFrames สองตัว ให้ใช้เมธอด intersect1d() วิธีนี้จัดทำโดย numpy ดังนั้นคุณต้องนำเข้า Numpy ด้วย Pandas ด้วย ให้เรานำเข้าไลบรารีที่จำเป็นก่อน -
import pandas as pd import numpy as np
สร้าง DataFrame สองอัน -
# creating dataframe1
dataFrame1 = pd.DataFrame({"Car": ['Bentley', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000],"Units_Sold": [ 100, 110, 150, 80, 200, 90]
})
# creating dataframe2
dataFrame2 = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Units_Sold": [ 100, 110, 150, 80, 200, 90]
}) รับคอลัมน์ทั่วไปโดยใช้เมธอด numpy intersect1d() -
res = np.intersect1d(dataFrame2.columns, dataFrame1.columns)
ตัวอย่าง
ต่อไปนี้เป็นรหัส -
import pandas as pd
import numpy as np
# creating dataframe1
dataFrame1 = pd.DataFrame({"Car": ['Bentley', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000],"Units_Sold": [ 100, 110, 150, 80, 200, 90]
})
print"Dataframe1...\n",dataFrame1
# creating dataframe2
dataFrame2 = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Units_Sold": [ 100, 110, 150, 80, 200, 90]
})
print"Dataframe2...\n",dataFrame2
# get common columns using intersect1d()
res = np.intersect1d(dataFrame2.columns, dataFrame1.columns)
print"\nCommon columns...\n",res ผลลัพธ์
สิ่งนี้จะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้ -
Dataframe1... Car Cubic_Capacity Reg_Price Units_Sold 0 Bentley 2000 7000 100 1 Lexus 1800 1500 110 2 Tesla 1500 5000 150 3 Mustang 2500 8000 80 4 Mercedes 2200 9000 200 5 Jaguar 3000 6000 90 Dataframe2... Car Units_Sold 0 BMW 100 1 Lexus 110 2 Tesla 150 3 Mustang 80 4 Mercedes 200 5 Jaguar 90 Common columns... ['Car' 'Units_Sold']
