检查两个不同列中 df 中的两个值是否存在于不同的 df 中？
Checking if a two values in a df in two different columns exist in a different df?
我有一个 dfa 和 dfb，如下所示，
id start_time
ab23 2019-04-01 23:00:00.000
bv63 2019-04-01 23:15:00.000
ab20 2019-04-01 21:00:00.000
bv43 2019-04-01 22:15:00.000
id start_time
ab23 2019-04-01 23:00:00.000
bv43 2019-04-01 23:15:00.000
我想知道两个dfs中是否存在相同start_time的id？
我试过
matches = dfa['start_time'].isin(dfb['start_time'])
dfa['id'][matches]
但它表明两个 dfs 中的每一行都存在于麻烦中，但事实并非如此，上面的代码有问题吗？
我认为您需要 DataFrame.merge 两列都使用默认内部联接：
out = dfa.merge(dfb, on=['start_time', 'id'])['id']
print (out)
0 ab23
Name: id, dtype: object
我有一个 dfa 和 dfb，如下所示，
id start_time
ab23 2019-04-01 23:00:00.000
bv63 2019-04-01 23:15:00.000
ab20 2019-04-01 21:00:00.000
bv43 2019-04-01 22:15:00.000
id start_time
ab23 2019-04-01 23:00:00.000
bv43 2019-04-01 23:15:00.000
我想知道两个dfs中是否存在相同start_time的id？
我试过
matches = dfa['start_time'].isin(dfb['start_time'])
dfa['id'][matches]
但它表明两个 dfs 中的每一行都存在于麻烦中，但事实并非如此，上面的代码有问题吗？
我认为您需要 DataFrame.merge 两列都使用默认内部联接：
out = dfa.merge(dfb, on=['start_time', 'id'])['id']
print (out)
0 ab23
Name: id, dtype: object