按行过滤数据

Question

嗨，我是一个初学者python用户，我需要一些帮助。我试图过滤一个数据与另一个数据。

Df1

 date          emp#   sku     transaction#   
 2017-01-01    10     200     399              
 2017-01-01    10     201     399             
 2017-01-01    10     202     399             
 2017-01-01    11     203     399             
 2017-01-01    11     200     399            

Df2

 date          emp#   sku     transaction#
 2017-01-01    10     200     301
 2017-01-01    11     200     301

期望Df1

 date          emp#   sku     transaction#
 2017-01-01    10     200     399
 2017-01-01    11     200     399

我知道这可以与内部连接(一个emp#和sku)一起工作，但是我可能会有错误的列，我如何作为一个过滤器来完成这个任务呢？

Answer 1

这里有一种没有pd.merge的方法。这种方法的好处是不必使用列名。

df2 = df2.set_index(['emp#', 'sku'])
df2['transaction#'] = df1.set_index(['emp#', 'sku'])['transaction#']
df2 = df2.reset_index()

#    emp#  sku        date  transaction#
# 0    10  200  2017-01-01           399
# 1    11  200  2017-01-01           399

Answer 2

使用merge和on参数：

Df1.merge(Df2, on=['date','emp#','sku'], suffixes=('','_y'))\
   .drop('transaction#_y', axis=1)

输出：

         date  emp#  sku  transaction#
0  2017-01-01    10  200           399
1  2017-01-01    11  200           399

Answer 3

您需要一个内部联接，它看起来是:保持只位于两个行中的行：

df1.join(df2, how='inner')