Python 在dataframe中查找具有相同列值的行

我有两个列大小不同的数据帧，其中四列可以在两个数据帧中具有相同的值。我想在df1中创建一个新列，如果df2中有一行的列'a'、'B'、'C'和'D'的值与df1中的行相同，则该列的值为1。如果没有这样的行，我希望值为0。行“E”和“F”对于检查值并不重要

是否有一个pandas函数可以这样做，或者我必须在一个循环中这样做

例如：

df1 =
A    B    C    D    E    F
1    1    20   20   3    2
1    1    12   14   1    3
2    1    13   43   4    3
2    2    12   34   1    4

df2 =
A    B    C    D    E    
1    3    12   14   2    
1    1    20   20   4   
2    2    21   31   5    
2    2    12   34   8    

预期产出：

df1 =
A    B    C    D    E    F    Target
1    1    20   20   3    2    1
1    1    12   14   1    3    0
2    1    13   43   4    3    0
2    2    12   34   1    4    1

我想您需要使用

左连接

和参数

indicator=True

，然后将列

\u merge

与（与

=

相同）进行比较，最后通过以下方式将布尔值

True

和

False

转换为

1

和

0

：

详情：

print (pd.merge(df1[cols], df2[cols], how='left', indicator=True))
   A  B   C   D     _merge
0  1  1  20  20       both
1  1  1  12  14  left_only
2  2  1  13  43  left_only
3  2  2  12  34       both

---

这相当简单。如果检查两个数据帧是否相等，它将检查每个元素是否等于相应的元素

col_list = ['A', 'B', 'C', 'D']
idx = (df1.loc[:,  col_list] == df2.loc[:,  col_list]).all(axis=1)

df1['new_row'] = idx.astype(int)

---

您可以使用逻辑运算符来实现这一点。你可以看一看或想一些主意

但是您的规范不足以提供解决方案草图，因为我不知道df1中的行应该如何与df2一起工作。是因为行数相同，并且df1中的每一行都应该有一个列，该列的布尔值与df2中相同行A、B、C和D中的布尔值相同吗

col_list = ['A', 'B', 'C', 'D']
idx = (df1.loc[:,  col_list] == df2.loc[:,  col_list]).all(axis=1)

df1['new_row'] = idx.astype(int)