如何通过传递dataframe列从另一个dataframe列中搜索索引

通过传递dataframe列从另一个dataframe列中搜索索引，可以使用Pandas库中的merge()函数来实现。

merge()函数可以根据指定的列将两个dataframe进行合并，并返回一个新的dataframe。以下是具体的步骤：

导入Pandas库：在代码中导入Pandas库，以便使用其中的函数和方法。

import pandas as pd

创建两个dataframe：创建两个需要合并的dataframe，分别为df1和df2。

df1 = pd.DataFrame({'列名1': [值1, 值2, 值3, ...], ...})
df2 = pd.DataFrame({'列名2': [值1, 值2, 值3, ...], ...})

合并dataframe：使用merge()函数将两个dataframe进行合并，并指定需要合并的列。

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='列名1', right_on='列名2')

在上述代码中，left_on参数指定了df1中用于合并的列名，right_on参数指定了df2中用于合并的列名。合并后的结果将存储在merged_df中。

搜索索引：通过访问合并后的dataframe的列，可以搜索索引。

index = merged_df['需要搜索的列名'].index

在上述代码中，需要搜索的列名是合并后的dataframe中需要搜索索引的列名。index将返回搜索到的索引。

综上所述，通过传递dataframe列从另一个dataframe列中搜索索引的步骤如上所述。在实际应用中，可以根据具体的需求进行相应的调整和扩展。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云官网：https://cloud.tencent.com/
云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库 MySQL 版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
人工智能平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ailab
腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发平台：https://cloud.tencent.com/product/mobdev
对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/tbaas
腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/product/tencent-metaverse

相关·内容

从DataFrame中删除列

在操作数据的时候，DataFrame对象中删除一个或多个列是常见的操作，并且实现方法较多，然而这中间有很多细节值得关注。...如何删除列？...columns=['b','c']) # result a d e 1 5 8 9 3 15 18 19 4 20 23 24 如果不使用drop方法，还可以通过索引实现同样的操作...必须通过对细节的剖析，才能搞清楚问题的根源。首先，del df['b']有效，是因为DataFrame对象中实现了__delitem__方法，在执行del df['b']时会调用该方法。...当然，并不是说DataFrame对象的类就是上面那样的，而是用上面的方式简要说明了一下原因。所以，在Pandas中要删除DataFrame的列，最好是用对象的drop方法。

7K2 0

【如何在 Pandas DataFrame 中插入一列】

然而，对于新手来说，在DataFrame中插入一列可能是一个令人困惑的问题。在本文中，我们将分享如何解决这个问题的方法，并帮助读者更好地利用Pandas进行数据处理。...示例 1：插入新列作为第一列以下代码显示了如何插入一个新列作为现有 DataFrame 的第一列： import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame...总结：在Pandas DataFrame中插入一列是数据处理和分析的重要操作之一。通过本文的介绍，我们学会了使用Pandas库在DataFrame中插入新的列。...通过学习和实践，我们可以克服DataFrame中插入一列的问题，更好地利用Pandas库进行数据处理和分析。...通过本文，我们希望您现在对在 Pandas DataFrame 中插入新列的方法有了更深的了解。这项技能是数据科学和分析工作中的一项基本操作，能够使您更高效地处理和定制您的数据。

7281 0

pandas | 如何在DataFrame中通过索引高效获取数据？

今天是pandas数据处理专题第三篇文章，我们来聊聊DataFrame中的索引。上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法，从整体上大概了解了一下这个数据结构。...数据准备上一篇文章当中我们了解了DataFrame可以看成是一系列Series组合的dict，所以我们想要查询表中的某一列，也就是查询某一个Series，我们只需要像是dict一样传入key值就可以查找了...行索引其实对应于Series当中的Index，也就是对应Series中的索引。所以我们一般把行索引称为Index，而把列索引称为columns。...另外，loc是支持二维索引的，也就是说我们不但可以指定行索引，还可以在此基础上指定列。说白了我们可以选择我们想要的行中的字段。 ? 列索引也可以切片，并且可以组合在一起切片： ?...也就是知道一个索引知道一个位置，而不是两个位置或者是两个索引，所以使用loc也不方便使用iloc也不方便。这个时候可以取巧，我们可以通过iloc找出对应的行之后，再通过列索引的方式去查询列。 ?

13.1K1 0

整理了 25 个 Pandas 实用技巧，拿走不谢！

为了避免这种情况，我们需要告诉concat()函数来忽略索引，使用默认的整数索引： ? 10. 按列从多个文件中构建DataFrame 上一个技巧对于数据集中每个文件包含行记录很有用。...从剪贴板中创建DataFrame 假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。你需要选择这些数据并复制至剪贴板。...从DataFrame中筛选出数量最多的类别假设你想要对movies这个DataFrame通过genre进行过滤，但是只需要前3个数量最多的genre。...最后，我们将该索引传递给isin()函数，该函数会把它当成genre列表： ? 这样，在DataFrame中只剩下Drame, Comdey, Action这三种类型的电影了。 15....我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。这里有另一个DataFrame格式化的例子： ?

3.2K1 0

整理了25个Pandas实用技巧

从剪贴板中创建DataFrame 假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。你需要选择这些数据并复制至剪贴板。...类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。 ? 如果你想要舍弃那些包含了缺失值的列，你可以使用dropna()函数： ?...如果我们想要将第二列扩展成DataFrame，我们可以对那一列使用apply()函数并传递给Series constructor: ?...数据透视表的另一个好处是，你可以通过设置margins=True轻松地将行和列都加起来： ? 这个结果既显示了总的存活率，也显示了Sex和Passenger Class的存活率。...我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。这里有另一个DataFrame格式化的例子： ?

2.8K4 0

整理了25个Pandas实用技巧（下）

从剪贴板中创建DataFrame 假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。你需要选择这些数据并复制至剪贴板。...Series中需要的是索引：最后，我们将该索引传递给isin()函数，该函数会把它当成genre列表： In [68]: movies[movies.genre.isin(counts.nlargest...类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。...如果我们想要将第二列扩展成DataFrame，我们可以对那一列使用apply()函数并传递给Series constructor: 通过使用concat()函数，我们可以将原来的DataFrame和新的...我们可以通过链式调用函数来应用更多的格式化：我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。

2.4K1 0

上手Pandas，带你玩转数据（1）-- 实例详解pandas数据结构

如果索引被传递，索引中的标签对应的数据值将被取出。...index：对于行标签，如果没有索引被传递，则要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange（n）。 columns：对于列标签，可选的默认语法是 - np.arrange（n）。...这只有在没有通过索引的情况下才是正确的。 dtype：每列的数据类型。 copy：如果默认值为False，则使用该命令（或其它）复制数据。...= df.append(df2) print(df) a b 0 1 2 1 3 4 0 5 6 1 7 8 ---- 行删：使用索引标签从DataFrame中删除或删除行...---- DataFrame基本方法属性或方法描述 Ť 转置行和列。 axes 以行轴标签和列轴标签作为唯一成员返回列表。 dtypes 返回此对象中的dtypes。

6.7K3 0

【Python】这25个Pandas高频实用技巧，不得不服！

按行从多个文件中构建DataFrame 假设你的数据集分化为多个文件，但是你需要将这些数据集读到一个DataFrame中。举例来说，我有一些关于股票的小数聚集，每个数据集为单天的CSV文件。...按列从多个文件中构建DataFrame 上一个技巧对于数据集中每个文件包含行记录很有用。但是如果数据集中的每个文件包含的列信息呢？...从剪贴板中创建DataFrame 假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。你需要选择这些数据并复制至剪贴板。...从DataFrame中筛选出数量最多的类别假设你想要对movies这个DataFrame通过genre进行过滤，但是只需要前3个数量最多的genre。...类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。

6.6K5 0

Python 数据处理：Pandas库的使用

# 因为 "Utah" 不在states中，它被从结果中除去。...字典键或Series索引的并集将会成为DataFrame的列标由列表或元组组成的列表类似于“二维ndarray" 另一个DataFrame 该DataFrame的索引将会被沿用，除非显式指定了其他索引...它们可以让你用类似 NumPy 的标记，使用轴标签（loc）或整数索引（iloc），从DataFrame选择行和列的子集。...[where] 通过整数位置，从 DataFrame选取单个行或行子集 df.iloc[:，where] 通过整数位置，从 DataFrame选取单个列或列子集 df.iloc[where_i, where...它们大部分都属于约简和汇总统计，用于从Series中提取单个值（如sum或mean）或从DataFrame的行或列中提取一个Series。

22.7K1 0

Pandas Sort：你的 Python 数据排序指南

在本教程结束时，您将知道如何：按一列或多列的值对Pandas DataFrame进行排序使用ascending参数更改排序顺序通过index使用对 DataFrame 进行排序.sort_index...行和列都有索引，它是数据在 DataFrame 中位置的数字表示。您可以使用 DataFrame 的索引位置从特定行或列中检索数据。默认情况下，索引号从零开始。您也可以手动分配自己的索引。...通常，您希望通过一列或多列的值对 DataFrame 中的行进行排序：上图显示了使用.sort_values()根据highway08列中的值对 DataFrame 的行进行排序的结果。...按升序按索引排序您可以根据行索引对 DataFrame 进行排序.sort_index()。像在前面的示例中一样按列值排序会重新排序 DataFrame 中的行，因此索引变得杂乱无章。...在本教程中，您学习了如何：按一列或多列的值对Pandas DataFrame进行排序使用ascending参数更改排序顺序通过index使用对 DataFrame 进行排序.sort_index(

14.2K0 0

python对100G以上的数据进行排序，都有什么好的方法呢

10K3 0

如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...然后，通过将列名称 ['Batsman'， 'Runs'， 'Balls'， '5s'， '4s'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建了 6 列。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。

2723 0

通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

Series 序列是表示 DataFrame 的一列的数据结构。使用序列类似于引用电子表格的列。 4. Index 每个 DataFrame 和 Series 都有一个索引，它们是数据行上的标签。...pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同的方式分配新列。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除一列。...过滤在 Excel 中，过滤是通过图形菜单完成的。可以通过多种方式过滤数据框，其中最直观的是使用布尔索引。...列的选择在Excel电子表格中，您可以通过以下方式选择所需的列：隐藏列；删除列；引用从一个工作表到另一个工作表的范围；由于Excel电子表格列通常在标题行中命名，因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可...在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。

19.5K2 0

整理了25个Pandas实用技巧（上）

将字符型转换为数值型让我们来创建另一个示例DataFrame: ? 这些数字实际上储存为字符型，导致其数据类型为object: ? 为了对这些列进行数学运算，我们需要将数据类型转换成数值型。...通过将continent列读取为category数据类型，我们进一步地把DataFrame的空间大小缩小至2.3KB。...按行从多个文件中构建DataFrame 假设你的数据集分化为多个文件，但是你需要将这些数据集读到一个DataFrame中。举例来说，我有一些关于股票的小数聚集，每个数据集为单天的CSV文件。...我们以生成器表达式用read_csv()函数来读取每个文件，并将结果传递给concat()函数，这会将单个的DataFrame按行来组合： ? 不幸的是，索引值存在重复。...为了避免这种情况，我们需要告诉concat()函数来忽略索引，使用默认的整数索引： ? 按列从多个文件中构建DataFrame 上一个技巧对于数据集中每个文件包含行记录很有用。

2.2K2 0

数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

~ 按行用多个文件建立 DataFrame ~ 按列从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...如果想让索引从 0 到 1，用 reset_index()方法，并用 drop 关键字去掉原有索引。 ? 这样，行序就已经反转过来了，索引也重置为默认索引。 5....第二步是把包含类别型数据的 object 列转换为 Category 数据类型，通过指定 dtype 参数实现。 ?...把 DataFrame 分割为两个随机子集把 DataFrame 分为两个随机子集，一个占 75% 的数据量，另一个是剩下的 25%。以 Movies 为例，该数据有 979 条记录。 ?...通过赋值语句，把这两列添加到原 DataFrame。 ? 如果想分割字符串，但只想保留分割结果的一列，该怎么操作？ ? 要是只想保留城市列，可以选择只把城市加到 DataFrame 里。 ?

7.1K2 0

30 个小例子帮你快速掌握Pandas

我们删除了4列，因此列数从14减少到10。 2.读取时选择特定的列我们只打算读取csv文件中的某些列。读取时，列列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名，则比以后删除更好。...让我们做另一个使用索引而不是标签的示例。 df.iloc [missing_index，-1] = np.nan "-1"是最后一列Exit的索引。...考虑从DataFrame中抽取样本的情况。该示例将保留原始DataFrame的索引，因此我们要重置它。...17.设置特定的列作为索引我们可以将DataFrame中的任何列设置为索引。 df_new.set_index('Geography') ?...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组（即列）中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量使用分类变量时，它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。

10.7K1 0

Pandas 的Merge函数详解

在日常工作中，我们可能会从多个数据集中获取数据，并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。...pd.merge(customer, order) 默认情况下，merge函数是这样工作的: 将按列合并，并尝试从两个数据集中找到公共列，使用来自两个DataFrame(内连接)的列值之间的交集。...当我们按索引和列合并时，DataFrame结果将由于合并(匹配的索引)会增加一个额外的列。合并类型介绍默认情况下，当我们合并数据集时，merge函数将执行Inner Join。...在Inner Join中，根据键之间的交集选择行。匹配在两个键列或索引中找到的相同值。...最后merge_ordered函数还可以基于数据集列执行DataFrame分组，并将它们一块一块地合并到另一个数据集。

2873 0

Pandas系列 - DataFrame操作

描述 1 data 数据采取各种形式，如:ndarray，series，map，lists，dict，constant和另一个DataFrame。...2 index 对于行标签，要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n)，如果没有传递索引值。 3 columns 对于列标签，可选的默认语法是 - np.arange(n)。...这只有在没有索引传递的情况下才是这样。 4 dtype 每列的数据类型。 5 copy 如果默认值为False，则此命令(或任何它)用于复制数据。...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建列表字典系列（Series） Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import...= df.append(df2) print df 删除行 drop 使用索引标签从DataFrame中删除或删除行。

3.9K1 0

Pandas 25 式

8.4K0 0

Python进阶之Pandas入门(五) 数据流切片，选择，提取

我们已经学习了使用单括号进行简单的列提取，并且使用fillna()在列中输入null值。下面是您需要经常使用的其他切片、选择和提取方法。...要将列提取为DataFrame，需要传递的是列表。...你会如何使用列表呢?在Python中，只需使用像example_list[1:4]这样的括号进行切片。...条件筛选我们已经讨论了如何选择列和行，但是如果我们想要进行条件选择呢?...为此，我们从DataFrame获取一个列，并对其应用一个布尔条件。

1.8K1 0

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