python - 如何根据基于另一个数据框的条件提取熊猫数据框的行

Question

我有这两个数据框：

df1 = pd.DataFrame({'Points':[1,2,3,4,5], 'ColX':[9,8,7,6,5]})
df1
    Points  ColX
0        1     9
1        2     8
2        3     7
3        4     6
4        5     5

df2 = pd.DataFrame({'Points':[2,5], 'Sum':[-1,1], 'ColY':[2,4]}) # ColY does not matter, I just added it to say that this dataframe can have other columns that the useful columns for this topic
df2
    Points  Sum  ColY
0        2   -1     2
1        5    1     4

我想获得一个带有 df1 行的数据框，其中：

• df1 中的 Points 列的值也在 df2 的 Points 列中
• df2 中列 Sum 的值介于 0 和 2 之间

因此，我想获得这个数据框（无论索引如何）：

    Points  ColX
4        5     5

我尝试了以下但没有奏效：

df1[df1.merge(df2, on = 'Points')['Sum'] <= 2 and ['Sum']>=0] 

你能帮我找到正确的代码吗？

标签： pythonpandasdataframe

Answer 1

尝试这个：

df1[df1['Points'].isin(df2.query('0 <= Sum <= 2')['Points'])]

输出：

  Points  ColX
4       5     5

解释：

• df2.query('0 <= Sum <=2')首先过滤 df2 以仅有效记录
• 然后使用isin过滤器 df2 Points 列的布尔索引。