1

行が重複している DataFrame を 3 つ牽引します。

In [31]: df1
Out[31]: 
    member           time
0       0 2009-09-30 12:00:00
1       0 2009-09-30 18:00:00
2       0 2009-10-01 00:00:00
3       1 2009-09-30 12:00:00
4       1 2009-09-30 18:00:00
5       2 2009-09-30 12:00:00
6       3 2009-09-30 12:00:00
...

In [32]: df2
Out[32]: 
    member           time
0       0 2009-09-30 12:00:00
1       0 2009-09-30 18:00:00
3       1 2009-09-30 12:00:00
4       2 2009-09-30 12:00:00
5       2 2009-09-30 18:00:00
6       2 2009-10-01 00:00:00
...

df1 と df2 から「メンバー」と「時間」の一意の値を持つ行を除外し、df1 で「メンバー」と「時間」の共通の値を持つ行のみを持つデータフレームを取得したいと思います。 df2、つまり

In [33]: df_duplicated_1_and_2
Out[33]: 
    member           time
0       0 2009-09-30 12:00:00
1       0 2009-09-30 18:00:00
3       1 2009-09-30 12:00:00
4       2 2009-09-30 12:00:00
...

これを行う効率的でエレガントな方法はありますか?

更新可能であれば、新しいマージされた DataFrame ではなく、フィルター処理された DataFrame を取得したいと思います。例えば、

In [34]: df1
Out[34]: 
    member           time           value
0       0 2009-09-30 12:00:00  a
1       0 2009-09-30 18:00:00  b
2       0 2009-10-01 00:00:00  c
3       1 2009-09-30 12:00:00  d
4       1 2009-09-30 18:00:00  e
5       2 2009-09-30 12:00:00  f
6       3 2009-09-30 12:00:00  g
...

In [35]: df1_filtered_out
Out[35]: 
    member           time           value
0       0 2009-09-30 12:00:00  a
1       0 2009-09-30 18:00:00  b
3       1 2009-09-30 12:00:00  d
4       2 2009-09-30 12:00:00  g
...

また、フィルタリングされた df2 を取得します。

4

1 に答える 1

3

memberおよびtime列で内部結合を実行します。

>>> df1.merge(df2, on=['member', 'time'], how='inner')
   member                time
0       0 2009-09-30 12:00:00
1       0 2009-09-30 18:00:00
2       1 2009-09-30 12:00:00
3       2 2009-09-30 12:00:00

これにより、両方の DataFrame で同じ値memberと値を持つ行のみを持つ結果が生成されます。time

アップデート：

>>> df1.merge(df2[['member', 'time']])
   member                time value
0       0 2009-09-30 12:00:00     a
1       0 2009-09-30 18:00:00     b
2       1 2009-09-30 12:00:00     d
3       2 2009-09-30 12:00:00     f
于 2013-09-23T08:41:01.580 に答える