使用 Numpy 获取两个 Pandas 数据帧共享列

在数据分析和处理的过程中，我们经常会遇到多个数据集需要进行合并的情况。Pandas 是一款强大的数据处理工具，提供了灵活性高、易于使用的数据合并方法。在本文中，我们将重点介绍如何使用 Numpy 获取两个 Pandas 数据帧共享列。

更多Pandas相关文章，请阅读：Pandas 教程

前置知识

在学习如何使用 Numpy 获取两个 Pandas 数据帧共享列之前，需要先掌握以下基本知识点：

Pandas 数据帧的构成及常用操作。
Numpy 数组的基本操作。

如果对以上知识点不熟悉，建议先学习相关知识。

问题描述

假设我们有两个 Pandas 数据帧 df1 和 df2，它们分别包含如下列：

df1	df2
year	year
country	country
population	GDP
GDP_per_capita
	inflation_rate

现在的问题是，我们需要找出这两个数据帧共享的列，并用 Numpy 数组进行合并操作。

解决方法

方法一：使用 Pandas

在介绍如何使用 Numpy 数组进行合并操作之前，我们先介绍一下如何使用 Pandas。这种方法非常简单，只需在 Pandas 的 merge 方法中指定共享的列即可。

import pandas as pd

# 构造数据帧
df1 = pd.DataFrame({
    'year': [2016, 2017, 2018, 2019],
    'country': ['China', 'USA', 'Japan', 'India'],
    'population': [1379000000, 328200000, 127000000, 1306000000],
    'GDP_per_capita': [8027.016, 59939.282, 39089.046, 2009.307]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'year': [2016, 2017, 2018, 2019],
    'country': ['China', 'USA', 'Japan', 'India'],
    'GDP': [11232816, 19390604, 4977768, 2875144],
    'inflation_rate': [2.0, 2.1, 2.0, 2.3]
})

# 使用 merge 方法进行合并
merged = pd.merge(df1, df2, on=['year', 'country'])

print('合并后的数据帧：\n', merged)

输出结果为：

合并后的数据帧：
    year country  population  GDP_per_capita       GDP  inflation_rate
0  2016   China  1379000000        8027.016  11232816             2.0
1  2017     USA   328200000       59939.282  19390604             2.1
2  2018   Japan   127000000       39089.046   4977768             2.0
3  2019   India  1306000000        2009.307   2875144             2.3

可以看出，使用 Pandas 进行合并非常方便，并且保留了所有列的信息。但是当数据多而复杂时，使用 Pandas 不可避免地会导致内存溢出等问题，因此我们需要学习如何使用 Numpy 进行合并。

方法二：使用 Numpy

在使用 Numpy 进行合并前，我们需要先了解一下 Numpy 数组的一些基本操作：

通过 [] 运算符获取数组中的某一列或某几列。例如，在 2-D 数组 a 中，a[:, 2] 表示获取第三列。
使用 np.concatenate 或 np.stack 将两个数组合并成一个数组。例如，np.concatenate([a, b], axis=1) 表示将数组 a 和 b沿着列的方向进行合并。

有了这些基础知识，我们就可以开始使用 Numpy 进行合并了。

import numpy as np
import pandas as pd

# 构造数据帧
df1 = pd.DataFrame({
    'year': [2016, 2017, 2018, 2019],
    'country': ['China', 'USA', 'Japan', 'India'],
    'population': [1379000000, 328200000, 127000000, 1306000000],
    'GDP_per_capita': [8027.016, 59939.282, 39089.046, 2009.307]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'year': [2016, 2017, 2018, 2019],
    'country': ['China', 'USA', 'Japan', 'India'],
    'GDP': [11232816, 19390604, 4977768, 2875144],
    'inflation_rate': [2.0, 2.1, 2.0, 2.3]
})

# 使用 Numpy 进行合并
merged = np.concatenate([df1[['year', 'country']].values, df1[['GDP_per_capita']].values, df2[['GDP']].values], axis=1)

# 转化为数据帧
merged = pd.DataFrame(merged, columns=['year', 'country', 'GDP_per_capita', 'GDP'])

print('合并后的数据帧：\n', merged)

输出结果为：

合并后的数据帧：
    year country GDP_per_capita       GDP
0  2016   China        8027.02  11232816
1  2017     USA        59939.3  19390604
2  2018   Japan        39089.0   4977768
3  2019   India        2009.31   2875144

可见，使用 Numpy 进行合并非常简单，只需要把需要合并的列提取出来，然后使用 concatenate 方法沿着列的方向进行合并即可。