相交2系列

Question

我有 2 个这样的系列。我将其称为 s1 和 s2

1 a
1 b
1 c
2 a
2 c
3 b

s2:
1 a
1 b
2 c
3 a

如何合并 2 个系列，只需保持行具有相同的索引和值并将其保存到一个新系列中？我正在寻找如何使用 combine 但它似乎不起作用。我想要结果是系列，因为我想在上面使用 value_counts 例如：我想组合出现在 2 个系列中的 Windowns 具有相同的索引，例如 s1 中的 1a 和 s2 中的 1a，并且 [index,value] 将被添加到 s3（结果），如果 Windowns 不在 s1 的索引 1a 中或者s2，不会加到s3

s3:
1 a
1 b
2 c

谢谢

Answer 1

使用GroupBy.size for counts in original Series, then filter same indices in both by Series.loc with Index.intersection and last count both with Series.add:

s11 = s1.groupby([s1.index, s1]).size()
s22 = s2.groupby([s2.index, s2]).size()

idx = s11.index.intersection(s22.index)

df = s11.loc[idx].add(s22.loc[idx]).rename_axis(('idx','vals')).reset_index(name='count')
print (df)
     idx          vals  count
0      1       Windows      2
1  65112       Arduino      2
2  65112         Linux      2
3  65112  Raspberry Pi      2
4  65112       Windows      2

编辑：仍在等待评论，但如果 s11 和 s22 中不仅有 1 值，请使用：

s11 = s1.groupby([s1.index, s1]).size()
s22 = s2.groupby([s2.index, s2]).size()

idx = s11.index.intersection(s22.index)

s3 = pd.Series(idx.get_level_values(1), idx.get_level_values(0))

print (s3)
1             Windows
65112         Arduino
65112           Linux
65112    Raspberry Pi
65112         Windows
dtype: object

如果 s11 和 s22 中的值始终为 1，则表示每个索引使用的值都是唯一的：

s11 = s1.to_frame().set_index('PlatformWorkedWith', append=True)
s22 = s2.to_frame().set_index('PlatformDesireNextYear', append=True)

idx = s11.index.intersection(s22.index)

s3 = pd.Series(idx.get_level_values(1), idx.get_level_values(0))

print (s3)
1             Windows
65112         Arduino
65112           Linux
65112    Raspberry Pi
65112         Windows
dtype: object

相交2系列

intersect 2 series

python

pandas

series