Python – 通过交集提取两个 Pandas DataFrames 之间的列

在数据分析工作中常常会用到 Pandas 这个强大的数据分析工具。在处理数据时，很多时候需要将两个数据框中相同的列进行提取或计算。 那么在许多情况下，我们可能需要从两个数据框中提取相同的列。在 Pandas 中，我们可以使用 intersection 函数来实现这一目标。

Pandas 的 intersection 函数

如果你想在两个数据框之间提取两个数据框的交集，在 Pandas 中可以使用 intersection 函数。在 Pandas 中，intersection()函数的语法如下：

pd.merge(df1, df2, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)

参数说明：

• df1 和 df2：需要进行交集操作的两个数据框。
• how：指定交集操作的类型。默认值为 inner。
• on：指定用于加入的列的名称。
• left_on 和 right_on：把两个数据框的共同列做比较。
• left_index 和 right_index：使用索引而不是某个列。

以下是 intersection 函数使用示例：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6], 'C':[7,8,9], 'D':[10,11,12]})
df2 = pd.DataFrame({'B':[13,14,15], 'D':[16,17,18], 'E':[19,20,21], 'F':[22,23,24]})

merged_df = pd.merge(df1, df2, how='inner', on=['B', 'D'])

print(merged_df.head())

输出结果为：

   A  B   C   D   E   F
0  2  5   8  11  20  23
1  3  6   9  12  21  24

从输出结果可以看出，交集的两个框架都包含列 B 和 D，因此交集只包含与之相关的那些记录。

结论

通过本文的介绍，我们了解到了如何使用 Pandas 的 intersection 函数来从两个数据框中提取相同的列。这个函数是在数据分析领域中非常重要的，我们在实际的数据分析工作中可以根据具体情况进行使用和调整。