文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用2个pandas DataFrames计算借条(重叠)

使用两个pandas DataFrames计算借条（重叠）可以通过以下步骤实现：

  1. 导入必要的库和模块：
代码语言：txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建两个DataFrames：
代码语言：txt
复制
df1 = pd.DataFrame({'借条编号': [1, 2, 3, 4],
                    '借款人': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
                    '借款金额': [1000, 2000, 1500, 3000]})
                    
df2 = pd.DataFrame({'借条编号': [3, 4, 5, 6],
                    '借款人': ['王五', '赵六', '钱七', '孙八'],
                    '借款金额': [1500, 3000, 2500, 4000]})
  1. 使用pandas的merge函数将两个DataFrames进行合并：
代码语言：txt
复制
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='借条编号', how='inner')

这里使用了'借条编号'列进行合并，并选择了内连接（inner join）方式。

  1. 可以选择保留特定的列：
代码语言：txt
复制
merged_df = merged_df[['借条编号', '借款人_x', '借款金额_x', '借款人_y', '借款金额_y']]

这里选择了合并后的DataFrames中的特定列。

  1. 可以对合并后的DataFrames进行重命名：
代码语言：txt
复制
merged_df = merged_df.rename(columns={'借款人_x': '借款人1', '借款金额_x': '借款金额1', '借款人_y': '借款人2', '借款金额_y': '借款金额2'})

这里将合并后的DataFrames中的列名进行了重命名。

  1. 可以计算借条的重叠部分：
代码语言：txt
复制
merged_df['借条重叠'] = merged_df['借款金额1'].min() - merged_df['借款金额2'].max()

这里计算了借条的重叠部分，即借款金额1的最小值减去借款金额2的最大值。

完整的代码如下：

代码语言：txt
复制
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'借条编号': [1, 2, 3, 4],
                    '借款人': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
                    '借款金额': [1000, 2000, 1500, 3000]})
                    
df2 = pd.DataFrame({'借条编号': [3, 4, 5, 6],
                    '借款人': ['王五', '赵六', '钱七', '孙八'],
                    '借款金额': [1500, 3000, 2500, 4000]})

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='借条编号', how='inner')
merged_df = merged_df[['借条编号', '借款人_x', '借款金额_x', '借款人_y', '借款金额_y']]
merged_df = merged_df.rename(columns={'借款人_x': '借款人1', '借款金额_x': '借款金额1', '借款人_y': '借款人2', '借款金额_y': '借款金额2'})
merged_df['借条重叠'] = merged_df['借款金额1'].min() - merged_df['借款金额2'].max()

print(merged_df)

这样就可以使用两个pandas DataFrames计算借条的重叠部分了。

相关搜索:如何使用过滤函数遍历多个Pandas DataFrames？如何在python中使用pandas对多个DataFrames执行外部合并如何使用pandas计算库存何时耗尽？如何使用pandas获取时间戳计算如何使用python pandas进行excel计算如何在迭代dataframes列时使用lambda函数进行跨索引计算如何使用分组计算更新pandas数据帧？如何使用pandas/python使用groupby仅计算唯一值？如何计算有多少不同的urls正在使用pandas如何使用pandas计算滚动窗的标准差Python -如何在pandas groupby中使用计算函数？如何使用pandas计算基于多列条件的行数？如何使用dictionary get方法计算新的pandas列？如何使用pandas计算列中的字符串？如何使用Pandas将时序数据正确地聚合到DataFrames中，而不是系列中？如何使用python pandas对新字段进行分组和计算？如何使用pandas将这两个共享值的DataFrames连接到一个列中？如何使用Ta-lib或Pandas正确计算股票的EMA？如何使用python和pandas计算数据帧中的对如何使用pandas一次计算多列中的值
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

使用Dask DataFrames 解决Pandas中并行计算的问题

如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。...接下来，让我们看看如何处理和聚合单个CSV文件。 处理单个CSV文件 目标:读取一个单独的CSV文件，分组的值按月，并计算每个列的总和。 用Pandas加载单个CSV文件再简单不过了。...接下来让我们探讨如何做到这一点。 处理多个CSV文件 目标:读取所有CSV文件，按年值分组，并计算每列的总和。 使用Pandas处理多个数据文件是一项乏味的任务。...结论 今天，您学习了如何从Pandas切换到Dask，以及当数据集变大时为什么应该这样做。Dask的API与Pandas是99%相同的，所以你应该不会有任何切换困难。...作者：Dario Radečić 原文地址：https://towardsdatascience.com/dask-dataframes-how-to-run-pandas-in-parallel-with-ease-b8b1f6b2646b

4.2K20

Pandas图鉴(三)：DataFrames

Series and Index：Pandas图鉴(二)：Series 和 Index Part 3. DataFrames Part 4....DataFrames 数据框架的剖析 Pandas的主要数据结构是一个DataFrame。它捆绑了一个二维数组，并为其行和列加上标签。...一些第三方库可以使用SQL语法直接查询DataFrames（duckdb[3]），或者通过将DataFrame复制到SQLite并将结果包装成Pandas对象（pandasql[4]）间接查询。...通过MultiIndex进行堆叠 如果行和列的标签都重合，concat可以做一个相当于垂直堆叠的MultiIndex（像NumPy的dstack）： 如果行和/或列部分重叠，Pandas将相应地对齐名称...为了方便，pivot_table可以计算小计和大计： 一旦创建，数据透视表就变成了一个普通的DataFrame，所以它可以使用前面描述的标准方法进行查询： 当与MultiIndex一起使用时，数据透视表特别方便

39920

    • 仅需添加一行代码，即可让Pandas加速四倍 | Pandas on Ray

    虽然Pandas是Python中处理数据的库，但其速度优势并不明显。 如何让Pandas更快更省心呢？...快来了解新库Modin，可以分割pandas的计算量，提高数据处理效率，一行代码即刻开启Pandas四倍速。...Pandas本就不是为了高效利用电脑计算能力而设计的。 新的Modin库，通过自动将计算分摊至系统所有可用的CPU，从而加速pandas处理效率。...如何使用Modin和Pandas实现平行数据处理 在Pandas中，给定DataFrame，目标是尽可能以最快速度来进行数据处理。...之前提到，Pandas只调用一个CPU来进行数据处理。这是一个很大的瓶颈，特别是对体量更大的DataFrames，资源的缺失更加突出。

    5.4K30

    针对SAS用户：Python数据分析库pandas

    本文包括的主题： 导入包 Series DataFrames 读.csv文件 检查 处理缺失数据 缺失数据监测 缺失值替换 资源 pandas简介 本章介绍pandas库（或包）。...SAS示例使用一个DO循环做为索引下标插入数组。 ? 返回Series中的前3个元素。 ? 该示例有2个操作。s2.mean()方法计算平均值，随后一个布尔测试小于计算出的平均值。 ?...Series和其它有属性的对象，它们使用点（.）操作符。.name是Series对象很多属性中的一个。 ? DataFrames 如前所述，DataFrames是带有标签的关系式结构。...像SAS一样，DataFrames有不同的方法来创建。可以通过加载其它Python对象的值创建DataFrames。...也要注意Python如何为数组选择浮点数（或向上转型）。 ? 并不是所有使用NaN的算数运算的结果是NaN。 ? 对比上面单元格中的Python程序，使用SAS计算数组元素的平均值如下。

    12.1K20

    15个高效的Pandas代码片段

    Python的Pandas库是数据科学家必备的基础工具，在本文中，我们将整理15个高级Pandas代码片段，这些代码片段将帮助你简化数据分析任务，并从数据集中提取有价值的见解。...# Merge two DataFrames left = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3]}) right =...Melting a DataFrame melted_df = pd.melt(df, id_vars=['Name'], value_vars=['A', 'B']) print(melted_df) 使用分类数据类型...df['Category'].cat.codes 数据采样 # Randomly sample rows from a DataFrame sampled_df = df.sample(n=2) 计算累计和...，因为在导出数据时一定要加上index=False参数，这样才不会将pandas的索引导出到csv中。 总结 这15个Pandas代码片段将大大增强您作为数据科学家的数据操作和分析能力。

    27920

    如何漂亮打印Pandas DataFrames 和 Series

    在今天的文章中，我们将探讨如何配置所需的pandas选项，这些选项将使我们能够“漂亮地打印” pandas DataFrames。...如何漂亮打印Pandas的DataFrames 如果您的显示器足够宽并且能够容纳更多列，则可能需要调整一些显示选项。我将在下面使用的值可能不适用于您的设置，因此请确保对其进行相应的调整。...如何打印所有行 现在，如果您的DataFrame包含的行数超过一定数目，那么将仅显示一些记录（来自df的头部和尾部）： import pandas as pd import numpy as np...总结 在今天的文章中，我们讨论了Pandas的一些显示选项，使您可以根据要显示的内容以及可能使用的显示器，漂亮地打印DataFrame。 熊猫带有一个设置系统，使用户可以调整和自定义显示功能。...作者：Giorgos Myrianthous 原文地址：https://towardsdatascience.com/how-to-pretty-print-pandas-dataframes-and-series-b301fa78bb6c

    2.4K30

    15个基本且常用Pandas代码片段

    Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。...1、过滤数据 Pandas提供了多种方法来过滤数据。...df['Age'] = df['Age'].apply(lambda x: x * 2) 5、连接DataFrames 这里的连接主要是行的连接，也就是说将两个相同列结构的DataFrame进行连接...下面是一个示例，演示如何使用 melt() 函数将宽格式数据转换为长格式，假设有以下的宽格式数据表格 df： ID Name Math English History 0 1...Category'].cat.codes 11、数据抽样 # Randomly sample rows from a DataFrame sampled_df = df.sample(n=2) 12、计算累加和

    27210

    Pandas实用手册（PART III）

    ，今天继续为大家带来三大类实用操作： 基本数据处理与转换 简单汇总&分析数据 与pandas相得益彰的实用工具 基本数据处理与转换 在了解如何选取想要的数据以后，你可以通过这节的介绍来熟悉pandas...用SQL的方式合并两个DataFrames 很多时候你会想要将两个DataFrames 依照某个共通的栏位（键值）合并成单一DataFrame 以整合资讯，比方说给定以下两个DataFrames： DataFrame...merge函数强大之处在于能跟SQL一样为我们抽象化如何合并两个DataFrames的运算。...这时你可以使用transform函数： 此例将所有乘客依照性别Sex分组之后，计算各组的平均年龄Age，并利用transform函数将各组结果插入对应的乘客（行）里头。...pandas一起搭配使用的数据工具/函数库。

    1.8K20

    python：Pandas里千万不能做的5件事

    我在这里使用它们纯粹是为了证明循环内行的速度差异） 错误2：只使用你电脑 CPU 的四分之一 无论你是在服务器上，还是仅仅是你的笔记本电脑，绝大多数人从来没有使用过他们所有的计算能力。...Modin DataFrames 不需要任何额外的代码，在大多数情况下会将你对 DataFrames 所做的一切加速 3 倍或更多。...Modin 的作用更多的是作为一个插件而不是一个库来使用，因为它使用 Pandas 作为后备，不能单独使用。 Modin 的目标是悄悄地增强 Pandas，让你在不学习新库的情况下继续工作。...对于不是来自 CSV 的 DataFrames 也同样的适用。 错误4：将DataFrames遗留到内存中 DataFrames 最好的特性之一就是它们很容易创建和改变。...不要把多余的 DataFrames 留在内存中，如果你使用的是笔记本电脑，它差不多会损害你所做的所有事情的性能。

    1.6K20

    一款可以像操作Excel一样玩Pandas的可视化神器来了！

    Pandas这个库对Python来说太重要啦！...小编最近在逛GitHub的时候，发现了一款神器，一款神器分析Pandas DataFrames的图形化界面，可以帮助我们对数据集进行可视化的处理，非常不错！...01 如何安装 安装步骤其安装步骤十分简单，只需要使用pip命令安装即可。...数据编辑和复制/粘贴 拖放导入CSV文件 搜索工具栏 03 使用方式 启动PandasGUI的方式，代码也十分简单,只需要导入相关库，获取DataFrames数据并显示就好了。...aggfun: 使用方法 上图中以Sex为行索引，Age为列索引，Fare系统值，操作后的表格展示为： 在上图中，我们可以看到，在最左边增加了df_pivot的DataFrames数据，每操作一次，会增加一个

    1.3K20

    用于ETL的Python数据转换工具详解

    Pandas机器学习的数据处理 Dask 网站：https：//dask.org/ 总览 根据他们的网站，” Dask是用于Python并行计算的灵活库。”...优点 可扩展性— Dask可以在本地计算机上运行并扩展到集群 能够处理内存不足的数据集 即使在相同的硬件上，使用相同的功能也可以提高性能(由于并行计算) 最少的代码更改即可从Pandas切换 旨在与其他...DataFrames来提高Pandas的效率。...使用Spark的主要优点是Spark DataFrames使用分布式内存并利用延迟执行，因此它们可以使用集群处理更大的数据集，而Pandas之类的工具则无法实现。...优点 可扩展性和对更大数据集的支持 就语法而言，Spark DataFrames与Pandas非常相似 通过Spark SQL使用SQL语法进行查询 与其他流行的ETL工具兼容，包括Pandas(您实际上可以将

    2.1K31

    数据科学入门丨选Python还是R

    只有50％的Python用户在同时使用R。 假设使用R语言的程序员都用R进行相关“科学和数字”研究。可以确定无论程序员的水平如何，这种统计分布都是真实。 这里回到第二个问题，有哪些用户群体。...整个科学和数字社区包含几个子群体，当中存在一些重叠。...运行速度 比较DataFrames和Pandas更有意义。 我们进行了一项实验：比较针对复杂探索任务的执行时间，结果如下： ? 在大多数任务中Python运行速度更快。...R语言DataFrames更快。...· 如果你打算明年转向Linux，则更可能是Python用户； · 如果你研究统计数据，则更可能使用R；如果研究计算机科学，则更可能使用Python； · 如果你还年轻(18-24岁)，则更可能是Python

    80700

    Pandas实用手册（PART I）

    虽然已经有满坑满谷的教学文章、视频或是线上课程，正是因为pandas学习资源之多，导致初学者常常不知如何踏出第一步。...在需要管理多个DataFrames时你会需要用更有意义的名字来代表它们，但在数据科学领域里只要看到df，每个人都会预期它是一个Data Frame，不论是Python或是R语言的使用者。...注意上面2个DataFrames的内容虽然分别代表不同乘客，其格式却是一模一样。这种时候你可以使用pd.concat将分散在不同CSV的乘客数据合并成单一DataFrame，方便之后处理： ?...前面说过很多pandas函数预设的axis参数为0，代表着以行（row）为单位做特定的操作，在pd.concat的例子中则是将2个同样格式的DataFrames依照axis=0串接起来。...执行pd.describe_option()可以显示所有可供使用的options，但如果你是在Jupyter notebook内使用pandas的话，我推荐直接在set_option函式的括号里输入Shift

    1.8K31

    一行代码将Pandas加速4倍

    这意味着，以 2 个 CPU 核为例，在使用 pandas 时，50%或更多的计算机处理能力在默认情况下不会执行任何操作。...Modin 如何用 Pandas 并行计算 给定 pandas 中的 DataFrame ，我们的目标是以尽可能快的方式对其执行某种计算或处理。...在前一节中，我们提到了 pandas 如何只使用一个 CPU 核进行处理。自然，这是一个很大的瓶颈，特别是对于较大的 DataFrames，计算时就会表现出资源的缺乏。...最后，我们可以聚合结果，这是一个计算上很 cheap 的操作。 ? 多核系统如何更快地处理数据。对于单核进程(左)，所有10个任务都放在一个节点上。...有了这样的体量，我们应该能够看到 pandas 有多慢，以及 Modin 是如何帮助我们加速的。对于测试，我使用一个 i7-8700k CPU，它有 6 个物理内核和 12 个线程。

    2.9K10

    如何在Python 3中安装pandas包和使用数据结构

    在本教程中，我们将首先安装pandas，然后让您了解基础数据结构：Series和DataFrames。 安装 pandas 同其它Python包，我们可以使用pip安装pandas。...没有声明索引 我们将输入整数数据，然后为Series提供name参数，但我们将避免使用index参数来查看pandas如何隐式填充它： s = pd.Series([0, 1, 4, 9, 16, 25...通常，在使用pandasDataFrame 时，DataFrames将是您将使用的最常用对象。...使用DataFrames进行统计分析 接下来，让我们来看看一些总结的统计数据，我们可以用DataFrame.describe()功能从pandas收集。...您现在应该已经安装pandas，并且可以使用pandas中的Series和DataFrames数据结构。 想要了解更多关于安装pandas包和使用数据结构的相关教程，请前往腾讯云+社区学习更多知识。

    18.8K00

    一行代码将Pandas加速4倍

    这意味着，以 2 个 CPU 核为例，在使用 pandas 时，50%或更多的计算机处理能力在默认情况下不会执行任何操作。...Modin 如何用 Pandas 并行计算 给定 pandas 中的 DataFrame ，我们的目标是以尽可能快的方式对其执行某种计算或处理。...在前一节中，我们提到了 pandas 如何只使用一个 CPU 核进行处理。自然，这是一个很大的瓶颈，特别是对于较大的 DataFrames，计算时就会表现出资源的缺乏。...最后，我们可以聚合结果，这是一个计算上很 cheap 的操作。 ? 多核系统如何更快地处理数据。对于单核进程(左)，所有10个任务都放在一个节点上。...有了这样的体量，我们应该能够看到 pandas 有多慢，以及 Modin 是如何帮助我们加速的。对于测试，我使用一个 i7-8700k CPU，它有 6 个物理内核和 12 个线程。

    2.6K10
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券