找到2數據幀的共同行2列

Question

我有兩個Python的大熊貓數據框如下：

DF1= 
    A B C D 
0 AA BA KK 0 
1 AD BD LL 0 
2 AF BF MM 0 

DF2= 
    K L 
0 AA BA 
1 AD BF 

在什麼我想到底是：

DF1= 
    A B C D 
0 AA BA KK 1 
1 AD BD LL 0 
2 AF BF MM 0 

所以，我想比較兩個數據幀，我想了解哪個第一數據幀（對於列A和B）的行是在共同的第二數據幀（列K和L）和對第一數據幀的coulmn d分配1。

我一直在使用下面的代碼：

print (df1['A'].isin(df2['A']) & df1['B'].isin(df2['B'])).astype(int) 

但是，這不正是我期待

如何可以實現？要做到這一點

Answer 1

一種方法是簡單地通過使用merge功能選擇你想加入哪個鍵。

所以，首先，如果我們在創造DF2某種指標和加盟，我們有：

DF2['inDF2'] = 1 
DF3 = pd.merge(DF1, DF2, how='left', left_on=['A', 'B'], right_on=['K', 'L']) 

然後，您可以簡單地添加列D和inDF2獲得所需的結果。

DF3['D'] = DF3['D'] + DF3['inDF2'].fillna(0) 

刪除相關列會得到你的數據集之後：

DF3.drop(['K', 'L', 'inDF2'], axis=1, inplace=True) 

隨着輸出：

>>> DF3 
    A B C D 
0 AA BA KK 1 
1 AD BD LL 0 
2 AF BF MM 0 

---

全碼：

import pandas as pd 

d1 = { 
'A' : ['AA', 'AD', 'AF'], 
'B' : ['BA', 'BD', 'BF'], 
'C' : ['KK', 'LL', 'MM'], 
'D' : [0, 0, 0] 
} 

d2 = { 
'K' : ['AA', 'AD'], 
'L' : ['BA', 'BF'] 
} 

DF1 = pd.DataFrame(data=d1) 
DF2 = pd.DataFrame(data=d2) 
DF2['inDF2'] = 1 

DF3 = pd.merge(DF1, DF2, how='left', left_on=['A', 'B'], right_on=['K', 'L']) 
DF3['D'] = DF3['D'] + DF3['inDF2'].fillna(0) 
DF3.drop(['K', 'L', 'inDF2'], axis=1, inplace=True)