ในการดึงคอลัมน์ระหว่าง DataFrames สองอันตามทางแยก ให้ใช้เมธอด intersection() ให้เราสร้าง DataFrames 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], }) # creating dataframe2 dataFrame2 = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Units_Sold": [ 100, 110, 150, 80, 200, 90] })
ดึงข้อมูลคอลัมน์ทั่วไป -
dataFrame2.columns.intersection(dataFrame1.columns)
ตัวอย่าง
ต่อไปนี้เป็นรหัสที่สมบูรณ์ -
import pandas as pd # 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], }) 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 # getting common columns using intersection() res = dataFrame2.columns.intersection(dataFrame1.columns) print"\nCommon columns...\n",res
ผลลัพธ์
สิ่งนี้จะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้ -
Dataframe1... Car Cubic_Capacity Reg_Price 0 Bentley 2000 7000 1 Lexus 1800 1500 2 Tesla 1500 5000 3 Mustang 2500 8000 4 Mercedes 2200 9000 5 Jaguar 3000 6000 Dataframe2... Car Units_Sold 0 BMW 100 1 Lexus 110 2 Tesla 150 3 Mustang 80 4 Mercedes 200 5 Jaguar 90 Common columns... Index([u'Car'], dtype='object')