使用isin()确定应打印的内容

现在我有两个数据帧(data1和data2)

我想根据ID是否同时存在于data2和data1中,在名为data1的数据帧中打印一列字符串值.

我现在正在做的事情为我提供了一个布尔列表(如果ID在两个数据帧中都存在,但字符串列中不存在,则为True或False).

print(data2['id'].isin(data1.id).to_string())

产量

0      True
1      True
2      True
3      True
4      True
5      True

任何想法,将不胜感激.

这是数据示例1

‘user_id’,’id’,’rating’,’unix_timestamp’

196 242 3   881250949
186 302 3   891717742
22  377 1   878887116

而且data2包含这样的内容

‘id’,’title’,’release_date’,
            ‘video_release_date’,’imdb_url’

37|Nadja (1994)|01-Jan-1994||http://us.imdb.com/M/title-exact?Nadja%20(1994)|0|0|0|0|0|0|0|0|1|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0
38|Net, The (1995)|01-Jan-1995||http://us.imdb.com/M/title-exact?Net,%20The%20(1995)|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|1|1|0|0
39|Strange Days (1995)|01-Jan-1995||http://us.imdb.com/M/title-exact?Strange%20days%20(1995)|0|1|0|0|0|0|1|0|0|0|0|0|0|0|0|1|0|0|0

解决方法:

如果所有id的值都是唯一的：

我认为您需要使用内部联接的merge.对于data2,仅选择id列,应忽略on参数,因为在所有列上都进行了联接-这里仅是id：

df = pd.merge(data1, data2[['id']])

样品：

data1 = pd.DataFrame({'id':list('abcdef'),
                      'B':[4,5,4,5,5,4],
                      'C':[7,8,9,4,2,3]})

print (data1)
   B  C id
0  4  7  a
1  5  8  b
2  4  9  c
3  5  4  d
4  5  2  e
5  4  3  f

data2 = pd.DataFrame({'id':list('frcdeg'),
                      'D':[1,3,5,7,1,0],
                      'E':[5,3,6,9,2,4],})

print (data2)
   D  E id
0  1  5  f
1  3  3  r
2  5  6  c
3  7  9  d
4  1  2  e
5  0  4  g

df = pd.merge(data1, data2[['id']])
print (df)
   B  C id
0  4  9  c
1  5  4  d
2  5  2  e
3  4  3  f

如果id在一个或另一个Dataframe中重复使用另一个答案,则还添加了类似的解决方案：

df = data1[data1['id'].isin(set(data1['id']) & set(data2['id']))]

ids = set(data1['id']) & set(data2['id'])
df = data2.query('id in @ids')

df = data1[np.in1d(data1['id'], np.intersect1d(data1['id'], data2['id']))]

样品：

data1 = pd.DataFrame({'id':list('abcdef'),
                      'B':[4,5,4,5,5,4],
                      'C':[7,8,9,4,2,3]})

print (data1)
   B  C id
0  4  7  a
1  5  8  b
2  4  9  c
3  5  4  d
4  5  2  e
5  4  3  f

data2 = pd.DataFrame({'id':list('fecdef'),
                      'D':[1,3,5,7,1,0],
                      'E':[5,3,6,9,2,4],})

print (data2)
   D  E id
0  1  5  f
1  3  3  e
2  5  6  c
3  7  9  d
4  1  2  e
5  0  4  f

df = data1[data1['id'].isin(set(data1['id']) & set(data2['id']))]
print (df)
   B  C id
2  4  9  c
3  5  4  d
4  5  2  e
5  4  3  f

编辑：

您可以使用：

df = data2.loc[data1['id'].isin(set(data1['id']) & set(data2['id'])), ['title']]

ids = set(data1['id']) & set(data2['id'])
df = data2.query('id in @ids')[['title']]

df = data2.loc[np.in1d(data1['id'], np.intersect1d(data1['id'], data2['id'])), ['title']]