pandas 计算一个值在另一个df的同一序列中的次数

4ioopgfo 于 2023-09-29 发布在其他

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我一直很难看到有多少次一个值存在于同一列中，但另一个df。这是我的工作：

data1 = {
    "Col 1": ['a','b','c'],
    "Col 2": [1,2,3]
}

data2 = {
    "Col 1": ['f','a','b'],
    "Col 2": [4,5,6]
}

df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

现在我有这个代码块来查看df1的col 1中的值在df2的col 1中出现了多少次。（我只有一个col 2，因为我想展示我想在不使用iterrows的情况下如何迭代）：

count = 0 #Setting the variable count
for row in df1['Col 1']: #Iterating through each row.
    if row in df2['Col 1']:
        count += 1 #Increasing count by 1 every time there's a repeated value.
print("Count:", count)

当我运行这个函数时，我的count返回为0，而它应该是2，因为df1 ['Col 1']和df2 [' Col 2']都共享'a'和'b'。
我相信这是一个小错误，但我会感激在正确的方向轻推。谢谢你，谢谢

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/77106796/counting-how-many-times-one-value-is-in-the-same-series-of-another-df

2条答案

按热度按时间

vshtjzan1#

在pandas中检查某个列是否包含某个值时，需要添加.values。如果没有它，您将创建一个带有列和索引的拼接框架，如下所示：

print(df2['Col 1'])

将其更改为print(df2['Col 1'].values)将生成列内容的列表：['f' 'a' 'b']，允许if语句在该列表中查找字符串。
因此，将代码更新为：

count = 0 #Setting the variable count
for row in df1['Col 1']: #Iterating through each row.
    if row in df2['Col 1'].values:
        count += 1 #Increasing count by 1 every time there's a repeated value.
print("Count:", count)

打印出：Count:2，你的预期答案。关于在列中查找值的更多信息可以在here中找到。

赞(0）回复(0）举报 2023-09-29

rlcwz9us2#

只需找到 Dataframe 的相应列之间的set交集：

df1.apply(lambda x: len(set(x) & set(df2[x.name])))

Col 1    2
Col 2    0
dtype: int64

赞(0）回复(0）举报 2023-09-29

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