根据 df1 中的值在 df2 中保留一列答案

【问题标题】：Keep one column in df2 based on value in df1根据 df1 中的值在 df2 中保留一列
【发布时间】：2021-04-07 19:53:05
【问题描述】：

假设我有两个数据框：

data = {'model':  ['B']}
df1 = pd.DataFrame (data, columns = ['model'])
df1

data = {'A':  ['0.55', '0.49', '0.47',],
        'B': ['0.48', '0.53', '0.54'],
        'C': ['0.50', '0.51', '0.45']}
df2 = pd.DataFrame (data, columns = ['A', 'B', 'C'])
df2

我希望 df2 只保留名称等于 df1 中的值的列。所以输出将是 df2 在数据框中只有一列 - 'B'

我该怎么做？

谢谢

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

使用df.isin:

In [173]: df2 = df2[df2.columns[df2.columns.isin(df1.model)]]

In [174]: df2
Out[174]: 
      B
0  0.48
1  0.53
2  0.54

或：根据@sammywemmy 的建议：

In [213]: df2 = df2.loc[:, df2.columns.isin(df1["model"])]

In [214]: df2
Out[214]: 
      B
0  0.48
1  0.53
2  0.54

【讨论】：

布尔索引也有效：df2.loc[:, df2.columns.isin(df1["model"])]

【解决方案2】：

你可以这样做：

import pandas as pd
data = {'model':  ['B']}
df1 = pd.DataFrame (data, columns = ['model'])
data = {'A':  ['0.55', '0.49', '0.47',],
        'B': ['0.48', '0.53', '0.54'],
        'C': ['0.50', '0.51', '0.45']}
df2 = pd.DataFrame (data, columns = ['A', 'B', 'C'])
outdf = df2[df1['model']]  # alternatively: outdf = df2[df1.model]
print(outdf)

输出：

说明：我们可以使用 [] (getitem) 通过使用 iterable 从 pandas.DataFrame 获取某些列 - 在这种情况下，它是来自 df1 的 pandas.Series (column) 命名为 model。

【讨论】：