如何找到两个数据框中都没有出现的数据（特别是列名）？

Question

我有 2 个数据框（足够大）。他们有列：ch_name、时间、值。现在，df（第一个数据帧）有 160 个通道，但 df1（第二个数据帧）有 161 个通道。如何识别过度的频道名称（df 没有此频道但 df1 有）。有时通道名称在 2 个数据帧之间不匹配。最后，我想要 2 个具有相同通道名称和编号的数据帧（单独）。我想为两个数据框制作 160 个频道。我不想加入或连接它们。

                        ch_name                time     value  interval

0     ADCS.Attitude_-_Omega_Y_deg_s 2019-01-05 00:00:00 -0.059533      60.0

1     ADCS.Attitude_-_Omega_Y_deg_s 2019-01-05 00:01:00 -0.063133      60.0

2     ADCS.Attitude_-_Omega_Y_deg_s 2019-01-05 00:02:00 -0.057533      60.0

3     ADCS.Attitude_-_Omega_Y_deg_s 2019-01-05 00:03:00 -0.053867      60.0

4     ADCS.Attitude_-_Omega_Y_deg_s 2019-01-05 00:04:00 -0.067067      60.0

...                             ...                 ...       ...       ...

1435             ADCS.RW3_MsmtValid 2019-01-05 23:55:00  1.000000      60.0

1436             ADCS.RW3_MsmtValid 2019-01-05 23:56:00  1.000000      60.0

1437             ADCS.RW3_MsmtValid 2019-01-05 23:57:00  1.000000      60.0

1438             ADCS.RW3_MsmtValid 2019-01-05 23:58:00  1.000000      60.0

1439             ADCS.RW3_MsmtValid 2019-01-05 23:59:00  1.000000      60.0

Answer 1

Test data:df1=pd.DataFrame({"ch_name":["ch1","ch1","ch2","ch3"],"time":pd.date_range("2019-10-12",freq="min",periods=4),"value":[1,2,3,4],"interval":[60,60,60,60]})                                                                                df2=pd.DataFrame({"ch_name":["ch3","ch1","ch5","ch3"],"time":pd.date_range("2019-10-11",freq="min",periods=4),"value":[10,20,30,40],"interval":[70,70,70,70]})                                                                            df1  ch_name                time  value  interval0     ch1 2019-10-12 00:00:00      1        601     ch1 2019-10-12 00:01:00      2        602     ch2 2019-10-12 00:02:00      3        603     ch3 2019-10-12 00:03:00      4        60df2  ch_name                time  value  interval0     ch3 2019-10-11 00:00:00     10        701     ch1 2019-10-11 00:01:00     20        702     ch5 2019-10-11 00:02:00     30        703     ch3 2019-10-11 00:03:00     40        70Create a set/array for the common column names:#ss=set(df1.ch_name) & set(df2.ch_name)ss= np.intersect1d(df1.ch_name,df2.ch_name)Create the new data frames:new_df1=df1[df1.ch_name.isin(ss)]  ch_name                time  value  interval0     ch1 2019-10-12 00:00:00      1        601     ch1 2019-10-12 00:01:00      2        603     ch3 2019-10-12 00:03:00      4        60new_df3=df2[df2.ch_name.isin(ss)] ch_name                time  value  interval0     ch3 2019-10-11 00:00:00     10        701     ch1 2019-10-11 00:01:00     20        703     ch3 2019-10-11 00:03:00     40        70

Answer 2

您可以使用设置逻辑执行此操作：df = pd.DataFrame(columns = ['a1', 'ba1', 'b1', 'c1'])df1 = pd.DataFrame(columns = ['a1', 'gg', 'b1', 'c2'])df   a1   ba1 b1  c1df1    a1  gg  b1  c2要从 df 中删除 df1 中的列：df.drop(columns = set(df.columns) - set(df1.columns), inplace=True)df   a1   b1

Answer 3

你试过合并吗？我创建了一些虚假数据来向您展示它是如何工作的。        data1 = [['ch1','12:55',512],['ch2','12:57',516], ['ch3','12:57',420],    ['ch4','11:48',433],['ch5','10:42',467]]        data2 = [['ch1','12:55',511],['ch2','12:54',519],['ch3','12:51',720],    ['ch5','10:45',497]]        import pandas as pd        df1 = pd.DataFrame(data1,columns=('ch_name','time','value'))        df2 = pd.DataFrame(data2,columns=('ch_name','time','value'))        dfResult = pd.merge(df1, df2, on='ch_name', how='inner')        print(dfResult)          ch_name time_x  value_x   time_y  value_y     0     ch1    12:55      512     12:55      511     1     ch2    12:57      516     12:54      519     2     ch3    12:57      420     12:51      720     3     ch5    10:42      467     10:45      497这里的关键是参数 how='inner' 和 on='ch_name'。how='inner' 是你说你想要出现在两个数据框中的列的方式，而 on = column_name 是你定义要匹配的列的方式。我希望它有所帮助。