编写一个for循环来计算两个数据框中相似键的数量。
创始人
2024-12-06 09:31:27
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假设有两个数据框df1和df2，我们希望计算它们中相同键的数量。可以使用for循环和条件判断来实现：
df1 = pd.DataFrame({'Key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'Value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'Key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
'Value': [5, 6, 7, 8]})
count = 0 # 初始化相似键的数量
for key in df1['Key']:
if key in df2['Key'].values:
count += 1 # 相似键的数量加1
print("相似键的数量：", count)
这里使用pandas库来创建数据框，并假设数据框中的键列名为"Key"。我们使用for循环遍历df1中的每个键，然后使用条件判断key in df2['Key'].values来判断该键是否存在于df2的键列中。如果存在，则将相似键的数量加1。最后打印输出相似键的数量。
在上述示例中，相似键的数量为2，因为df1中的键'B'和'D'在df2中也存在。
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