连接column | Pandas中的值时排除记录

在Pandas中，连接（join）是指将两个或多个数据集按照某个共同的列进行合并。连接操作可以通过pd.merge()函数来实现。

在进行连接操作时，有时候我们希望排除某些记录，即只保留满足特定条件的记录。可以通过在连接操作中使用how参数来实现。

how参数可以取以下几个值：

• inner：内连接，只保留两个数据集中共有的记录。
• left：左连接，保留左侧数据集的所有记录，右侧数据集中没有匹配的记录用NaN填充。
• right：右连接，保留右侧数据集的所有记录，左侧数据集中没有匹配的记录用NaN填充。
• outer：外连接，保留两个数据集中的所有记录，没有匹配的记录用NaN填充。

如果要排除某些记录，可以使用how参数为inner，然后通过设置indicator参数为True，再使用query()函数来筛选出不满足条件的记录。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据集
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4], 'C': ['x', 'y', 'z']})

# 内连接并排除A列值为2的记录
merged = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner', indicator=True)
result = merged.query('_merge == "both"').drop('_merge', axis=1)

print(result)

输出结果为：

   A  B  C
0  3  c  y

在这个例子中，我们使用pd.merge()函数将df1和df2按照列A进行内连接，并通过indicator=True参数将连接信息保存在_merge列中。然后使用query()函数筛选出_merge列值为"both"的记录，即满足条件的记录。最后通过drop()函数删除_merge列，得到最终结果。

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