比较两个数据框并根据行查找重复项
创始人
2024-12-14 11:00:44
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假设我们要比较的两个数据框为df1和df2，我们可以使用以下代码来查找在两个数据框中都出现过的重复行：
common_rows = df1[df1.isin(df2)].dropna()
其中，isin()方法可以查找df1中的元素是否在df2中出现过，返回一个布尔型数据框。然后我们再通过dropna()方法去掉NaN值，即为在两个数据框中都出现的行。
例如，我们有以下两个数据框：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'col1': [2, 3, 4], 'col2': ['b', 'c', 'd']})
使用上面的方法，可以得到df1和df2中都出现的行：
col1 col2
1 2 b
2 3 c
另外，如果我们只需要查找其中一个数据框中的重复行，可以使用pandas提供的duplicated()方法，如下：
# 查找df1中的重复行
duplicate_rows = df1[df1.duplicated()]
# 查找df2中的重复行
duplicate_rows = df2[df2.duplicated()]
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