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首頁大數(shù)據(jù)時代pandas如何實現(xiàn)從總表中篩選出另一個表中出現(xiàn)的值?
pandas如何實現(xiàn)從總表中篩選出另一個表中出現(xiàn)的值?
2023-05-15
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Pandas是Python中一個重要的數(shù)據(jù)處理庫，它提供了強大的數(shù)據(jù)操作和分析功能。在數(shù)據(jù)分析過程中，經(jīng)常需要從一個數(shù)據(jù)表中篩選出另一個數(shù)據(jù)表中出現(xiàn)的值，這是一項常見且重要的操作。在本文中，我們將詳細介紹如何使用Pandas實現(xiàn)從總表中篩選出另一個表中出現(xiàn)的值。

首先，我們需要了解所需要的兩個數(shù)據(jù)表的基本結構和格式。假設我們有一個總表（也稱為主表）和一個子表（也稱為從表），并且這兩個表都是以CSV文件形式存儲的。我們將使用Pandas庫來讀取這兩個文件，并進行相關操作。

接下來，我們需要導入Pandas庫，并使用pandas.read_csv()函數(shù)來讀取這兩個文件。假設總表文件為master.csv，子表文件為sub.csv，代碼如下：

import pandas as pd

master_df = pd.read_csv("master.csv")
sub_df = pd.read_csv("sub.csv")

通過以上代碼，我們已經(jīng)成功將總表和子表加載入內(nèi)存中，并將它們分別存儲在名為master_df和sub_df的Pandas DataFrame中。

接下來，我們可以使用pandas.DataFrame.isin()方法來查找子表中出現(xiàn)在總表中的所有值。具體來說，isin()方法可以接受一個Series或DataFrame對象作為參數(shù)，并返回一個布爾型的DataFrame對象，其中True表示對應的元素在給定Series或DataFrame對象中出現(xiàn)過。

假設子表中的關鍵列為key_column，我們可以通過以下代碼獲取所有出現(xiàn)在總表中的值：

sub_in_master = sub_df[sub_df['key_column'].isin(master_df['key_column'])]

在上面的代碼中，我們首先使用子表的關鍵列key_column來選擇子表中的行，然后通過isin()方法來判斷這些行對應的值是否出現(xiàn)在總表的關鍵列key_column中。最終，sub_in_master將只包含所有在總表中出現(xiàn)的行。

如果我們希望返回的數(shù)據(jù)包含子表中所有的列，而不僅僅是關鍵列，那么可以直接使用loc[]方法將行和所有列都選擇出來，如下所示：

sub_in_master = sub_df.loc[sub_df['key_column'].isin(master_df['key_column'])]

除了isin()方法外，還有一些其他的方法可以實現(xiàn)從總表中篩選出另一個表中出現(xiàn)的值。例如，可以使用pandas.merge()方法將兩個表根據(jù)某個共同的列進行合并，并指定合并方式為‘inner’。具體來說，代碼如下：

merged_df = pd.merge(sub_df, master_df, on='key_column', how='inner')

在上面的代碼中，on='key_column'指定了合并時使用的共同列，how='inner'表示合并方式為內(nèi)部連接，即只返回兩個表中共同存在的行。

無論是使用isin()方法還是merge()方法，我們都需要注意關鍵列的類型和格式必須相同。否則，在進行篩選操作時可能會出現(xiàn)錯誤或不符合預期的結果。

總之，通過以上介紹，我們已經(jīng)詳盡地了解了如何使用Pandas實現(xiàn)從總表中篩選出另一個表中出現(xiàn)的值。在數(shù)據(jù)分析過程中，這是一項常見且重要的操作，掌握這些技巧可以幫助我們更加高效地完成數(shù)據(jù)處理任務。

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