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：
- 导入必要的库和模块：
import pandas as pd- 创建两个DataFrames：
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]})- 使用pandas的merge函数将两个DataFrames进行合并：
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。
- 可以选择保留特定的列：
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。
- 可以对合并后的DataFrames进行重命名：
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。
- 可以计算借条的重叠部分：
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：
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。
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