Python Pandas - ดึงแถวทั่วไประหว่างสอง DataFrames ด้วย concat()

ในการดึงแถวทั่วไประหว่างสอง DataFrames ให้ใช้ concat() การทำงาน. ให้เราสร้าง DataFrame1 ด้วยสองคอลัมน์ -

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900] }
)

สร้าง DataFrame2 ด้วยสองคอลัมน์ -

dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1200, 1500, 1000, 800, 1100, 1000]
}
)

ค้นหาแถวทั่วไประหว่างสอง DataFrames ด้วย concat() -

dfRes = pd.concat([dataFrame1, dataFrame2])

รีเซ็ตดัชนี -

dfRes = dfRes.reset_index(drop=True)

จัดกลุ่มตามคอลัมน์ -

dfGroup = dfRes.groupby(list(dfRes.columns))

รับความยาวของแต่ละแถวเพื่อคำนวณการนับ หากจำนวนมากกว่า 1 แสดงว่าแถวทั่วไป -

res = [k[0] for k in dfGroup.groups.values() if len(k) > 1]

ตัวอย่าง

ต่อไปนี้เป็นรหัส -

import pandas as pd

# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900] }
)

print"DataFrame1 ...\n",dataFrame1

# Create DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1200, 1500, 1000, 800, 1100, 1000]
}
)

print"\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2

# finding common rows between two DataFrames
dfRes = pd.concat([dataFrame1, dataFrame2])

# reset index
dfRes = dfRes.reset_index(drop=True)

# groupby columns
dfGroup = dfRes.groupby(list(dfRes.columns))

# length of each row to calculate the count
# if count is greater than 1, that would mean common rows
res = [k[0] for k in dfGroup.groups.values() if len(k) > 1]

print"\nCommon rows...\n",dfRes.reindex(res)

ผลลัพธ์

สิ่งนี้จะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้ -

DataFrame1 ...
       Car   Reg_Price
0      BMW        1000
1    Lexus        1500
2     Audi        1100
3    Tesla         800
4  Bentley        1100
5   Jaguar         900

DataFrame2 ...
       Car   Reg_Price
0      BMW        1200
1    Lexus        1500
2     Audi        1000
3    Tesla         800
4  Bentley        1100
5   Jaguar        1000

Common rows...
       Car   Reg_Price
3    Tesla         800
1    Lexus        1500
4  Bentley        1100