Python 比较具有不同列名的两个数据帧并查找匹配项

我有两个数据帧：

df1：

df2：

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df2将始终有一行。如何检查df1中df2的该行是否匹配？

使用Numpy比较与参数axis=1对行进行比较：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['ss', 'sv', 'sc'], 'C': [123, 234, 333]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1], 'dd': ['ss'], 'xc': [123]})

df3 = df1.loc[np.all(df1.values == df2.values, axis=1),:]

或：

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对行使用与参数轴=1的Numpy比较：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['ss', 'sv', 'sc'], 'C': [123, 234, 333]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1], 'dd': ['ss'], 'xc': [123]})

df3 = df1.loc[np.all(df1.values == df2.values, axis=1),:]

或：

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除了Sandeep的回答之外，您还可以：

df1[np.all(df1.values == df2.values,1)].any().any()

用于获取布尔值

或者另一种方式：

df1[(df2.values==df1.values).all(1)].any().any()

或：

注意：两个输出均

True

检查特定列（与Sandeep相同）：

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除了Sandeep的回答之外，您还可以：

df1[np.all(df1.values == df2.values,1)].any().any()

用于获取布尔值

或者另一种方式：

df1[(df2.values==df1.values).all(1)].any().any()

或：

注意：两个输出均

True

检查特定列（与Sandeep相同）：

如何检查df1中该行df2是否匹配

您可以对齐列，然后检查

df1

与

df2

中唯一一行的相等性：

df2.columns = df1.columns

res = (df1 == df2.iloc[0]).all(1).any()  # True

此解决方案的好处是，您不需要子集

df1

（昂贵），而是构建一个布尔数据帧/数组（便宜），并检查至少一行中的所有值是否为

True

这仍然不是特别有效，因为您正在考虑

df1

中的每一行，而不是在满足条件时停止。特别是对于数字数据，有更有效的解决方案

如何检查df1中该行df2是否匹配

您可以对齐列，然后检查

df1

与

df2

中唯一一行的相等性：

df2.columns = df1.columns

res = (df1 == df2.iloc[0]).all(1).any()  # True

此解决方案的好处是，您不需要子集

df1

（昂贵），而是构建一个布尔数据帧/数组（便宜），并检查至少一行中的所有值是否为

True

---

这仍然不是特别有效，因为您正在考虑

df1

中的每一行，而不是在满足条件时停止。特别是对于数字数据，有更有效的解决方案。

如果我只需要检查df2和df1中的特定列，该怎么办？像只检查df2中的dd、xc和df1的B、C一样？

ValueError：数据帧的真值不明确。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）。

@qwww能否粘贴出现错误的代码段。另外，请检查语句是否完全相同。不要使用isin，因为它与索引名匹配，请尝试在第二个数据帧中更改索引名，但失败…@jezrael是的，谢谢您的建议。如果我只需要检查df2和df1中的特定列，该怎么办？像只检查df2中的dd、xc和df1的B、C一样？

ValueError：数据帧的真值不明确。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）。

@qwww能否粘贴出现错误的代码段。另外，检查语句是否完全相同。不要使用isin，因为它与索引名匹配，尝试在第二个数据帧中更改索引名，但失败了…@jezrael是的，谢谢你的建议。如果列号不相同怎么办？@qwww，那么你有一个新问题：）。说真的，我假设你的问题中有

df1

和

df2

。无法自动对齐列。熊猫怎么知道

xc

映射到

C

？如果列号不一样怎么办？@qwww，那么你有一个新问题：）。说真的，我假设你的问题中有

df1

和

df2

。无法自动对齐列。熊猫如何知道

xc

映射到

C

？

df1[col].isin(df2[col]).any()

df2.columns = df1.columns

res = (df1 == df2.iloc[0]).all(1).any()  # True