如何将一个数据帧与另一个数据帧进行比较并检查第一个 df 中的相同数据是否存在于第二个 df 中答案

【问题标题】：How to compare one dataframe with another and check whether the same data in first df present in second df如何将一个数据帧与另一个数据帧进行比较并检查第一个 df 中的相同数据是否存在于第二个 df 中
【发布时间】：2021-03-14 12:25:50
【问题描述】：

有两个 df.both df，一列同名

df1 有 40000 行，df 2 有 80000 行。

如何比较df1和df2中的数据是否相同。

预期输出：任何说明 df1 中的 40000 行与具有 80000 行的 df2 匹配的消息

40000 items in df1 matched with 80000 items in df2

【问题讨论】：

请花时间阅读how to provide a great pandas example 上的这篇文章以及如何提供minimal, Complete, and Verifiable example 并相应地修改您的问题。这些关于如何提出好问题的提示也可能很有用。
肯定会这样做
@hukkemaaru 您需要匹配的列或只是消息
如果可能，其他两个匹配的列都可以完成这项工作。

标签： python python-3.x pandas dataframe pandas-groupby

【解决方案1】：

使用这个：

match = df1[df1['column name'].isin(df2['column name'])].shape[0]


print(('%.i items matched') % match)

【讨论】：

【解决方案2】：

类似：

m = df1['c'] == df2['c']
print('{0:d} items in df1 matched with {1:d} items in df2'.format(sum(m), len(m)))

【讨论】：

【解决方案3】：

df = pd.DataFrame(data1, columns = ['A'])
df2 = pd.DataFrame(data2, columns = ['A'])
df
    A
0  10
1  15
2  14
3  20
4  25
5  26

 df2
    A
0  10
1  15
2  14
3  20
4  25
5  26
6  30
7  32
8  34
9  36



df2[df2.A.isin(df.A.values)]
    A
0  10
1  15
2  14
3  20
4  25
5  26

匹配的元素

【讨论】：

我猜这给出了不匹配的数据。
@hukkemaaruspetus 我确信这个返回匹配，而df2[~df2.A.isin(df.A.values)] 返回不匹配的数据

【解决方案4】：

试试：

 matches = (df2 == df1).stack()

【讨论】：