Python Pandas – merge（）を使用して2つのDataFrame間の共通の行を検索します

merge（）を使用して2つのDataFrame間で共通の行を見つけるには、パラメーター「 how 」を使用します 」を「内部」として 」はSQL内部結合のように機能し、これが私たちが達成したいことだからです。

2つの列を持つDataFrame1を作成しましょう-

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

2つの列を持つDataFrame2を作成します-

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

ここで、一般的な行を見つけましょう-

dataFrame1.merge(dataFrame2, how = 'inner' ,indicator=False)

例

以下はコードです-

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
resData = dataFrame1.merge(dataFrame2, how = 'inner' ,indicator=False)
print"\nCommon rows between two DataFrames...\n",resData

出力

これにより、次の出力が生成されます-

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 between two DataFrames...
       Car   Reg_Price
0    Lexus        1500
1    Tesla         800
2  Bentley        1100