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在不同的 DataFrame 上使用 DataFrame 過(guò)濾器

在不同的 DataFrame 上使用 DataFrame 過(guò)濾器

喵喵時(shí)光機(jī) 2022-06-07 19:09:59
我有兩個(gè)數(shù)據(jù)框：df1:ID var11 Foo2 Foo3 Foo4 Bardf2:ID var12 Foo3 Bar4 Bar5 Foo    6 Bar我為 df1 創(chuàng)建了一個(gè)過(guò)濾器，其中 var1 = 'Foo'：foo_filter=df1['var1']=='Foo'當(dāng)應(yīng)用于 df1 時(shí)正確返回：df1_filtered=df1[foo_filter]print(df1_filtered)ID var11  Foo2  Foo3  Foo然后我想對(duì) df2 應(yīng)用相同的過(guò)濾器，輸出如下：print(df2_filtered)ID var12  Foo3  Bar但是我遇到了這個(gè)錯(cuò)誤：df2_filtered=df2[foo_filter]IndexingError: Unalignable boolean Series provided as indexer (index of the boolean Series and of the indexed object do not match有什么辦法可以用過(guò)濾器做到這一點(diǎn)，還是我需要不同的方法？
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2 回答

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HUWWW

TA貢獻(xiàn)1874條經(jīng)驗(yàn) 獲得超12個(gè)贊

只有你需要：


如果 ID 是索引，則將 ID 作為列：


df1.reset_index(inplace=True) #if ID is the index

df2.reset_index(inplace=True) #if ID is the index

filtered_df1=df1[df1['var1'].eq('Foo')]

print(filtered_df1)


    ID var1

0   1  Foo

1   2  Foo

2   3  Foo

df2.loc[df2['ID'].isin(filtered_df1['ID'])]


   ID var1

0   2  Foo

1   3  Bar


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反對(duì) 回復(fù) 2022-06-07
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慕尼黑5688855

TA貢獻(xiàn)1848條經(jīng)驗(yàn) 獲得超2個(gè)贊

df1 = pd.DataFrame({"id":[1,2,3,4], "var1":['Foo', 'Foo', 'Foo', 'Bar']})

df2 = pd.DataFrame({"id":[2,3,4,5, 6], "var1":['Foo','Bar','Bar','Foo', 'Bar']})


def filter(x):

    return x == 'Foo'


df1[df1['var1'].apply(filter)]

    id  var1

0   1   Foo

1   2   Foo

2   3   Foo




df2[df2['var1'].apply(filter)]

    id  var1

0   2   Foo

3   5   Foo


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反對(duì) 回復(fù) 2022-06-07
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