浅谈pandas筛选出表中满足另一个表所有条件的数据方法


						今天记录一下pandas筛选出一个表中满足另一个表中所有条件的数据。例如：

list1 结构：名字，ID，颜色，数量，类型。

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

list2结构：名字，类型,颜色。

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

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

首先将两个list转化为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","颜色","数量","类型"])

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

df2=pd.DataFrame(list2,columns=["名字","类型","颜色"])



数据结构如下：



然后利用pandas.merge函数将其进行内连接。

这个函数的语法是：

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)。这函数连接方式和sql的连接类似,由参数how来控制。

最后的代码如下：





import pandas as pd

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","颜色","数量","类型"])

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

df2=pd.DataFrame(list2,columns=["名字","类型","颜色"])

df=pd.merge(df1,df2,how='inner',on=["名字","类型","颜色"],right_index=True)

df.sort_index(inplace=True)

print(df)



返回结果按照左表的顺序输出：



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