今天記錄一下pandas篩選出一個表中滿足另一個表中所有條件的數據。例如：

list1 結構：名字，ID，顏色，數量，類型。

list1 = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03']，['b',3,1,50,'11']]

list2結構：名字，類型,顏色。

list2 = [['a','03',255],['a','06',481]]

如何在list1中找出所有與list2中匹配的元素？要得到下面的結果：list = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03']]。

首先將兩個list轉化為dataframe.

list1 = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03'],['b',3,1,50,'11']]df1=pd.DataFrame(list1,columns=["名字","ID","顏色","數量","類型"])list2 = [['a','03',255],['a','06',481]]df2=pd.DataFrame(list2,columns=["名字","類型","顏色"])

數據結構如下：

然后利用pandas.merge函數將其進行內連接。

這個函數的語法是：

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)。這函數連接方式和sql的連接類似,由參數how來控制。

最后的代碼如下：

import pandas as pdlist1 = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03'],['b',3,1,50,'11']]df1=pd.DataFrame(list1,columns=["名字","ID","顏色","數量","類型"])list2 = [['a','03',255],['a','06',481]]df2=pd.DataFrame(list2,columns=["名字","類型","顏色"])df=pd.merge(df1,df2,how='inner',on=["名字","類型","顏色"],right_index=True)df.sort_index(inplace=True)print(df)

返回結果按照左表的順序輸出：

以上這篇淺談pandas篩選出表中滿足另一個表所有條件的數據方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持武林站長站。