Pandas - Kreuzung von zwei Datenrahmen basierend auf Spalteneinträge

Question

Angenommen, ich habe zwei Datenrahmen wie so:

>>dfA 
      S      T   prob 
0  ! ! !    ! ! ! ! 8.1623999e-05 
1  ! ! !    ! ! ! " 0.00354090007 
2  ! ! !    ! ! ! . 0.00210241997 
3  ! ! !    ! ! ! ? 6.55684998e-05 
4  ! ! !     ! ! !  0.203119993 
5  ! ! !    ! ! ! ” 6.62070015e-05 
6  ! ! !     ! ! 0.00481862016 
7  ! ! !      ! 0.0274260994 
8  ! ! !    " ! ! ! 7.99940026e-05 
9  ! ! !     " ! 1.51188997e-05 
10  ! ! !      " 8.50678989e-05 

>>dfB 
      S      T         knstats 
0  ! ! !    ! ! ! !     knstats=2,391,104,64,25 
1  ! ! !    ! ! ! "     knstats=4,391,6,64,2 
2  ! ! !    ! ! ! .     knstats=4,391,5,64,2 
3  ! ! !    ! ! ! ?     knstats=1,391,4,64,4 
4  ! ! !     ! ! !    knstats=220,391,303,64,55 
5  ! ! !     ! !    knstats=16,391,957,64,115 
6  ! ! !      !    knstats=28,391,5659,64,932 
7  ! ! !    " ! ! !     knstats=2,391,2,64,1 
8  ! ! !     " !     knstats=1,391,37,64,13 
9  ! ! !      "  knstats=2,391,1.11721e+06,64,180642 
10  ! ! !     . "   knstats=2,391,120527,64,20368 

Ich mag einen neuen Datenrahmen zu schaffen, die aus den Reihen zusammengesetzt ist, die übereinstimmenden „S“ und " T "Einträge in beiden Matrizen, zusammen mit der Prob-Spalte von dfA und der Knstats-Spalte von dfB. Das Ergebnis sollte in etwa wie folgt aussehen, und es ist wichtig, dass die Reihenfolge der gleiche ist:

   S      T   prob        knstats 
0  ! ! !    ! ! ! ! 8.1623999e-05    knstats=2,391,104,64,25 
1  ! ! !    ! ! ! " 0.00354090007    knstats=4,391,6,64,2 
2  ! ! !    ! ! ! . 0.00210241997    knstats=4,391,5,64,2 
3  ! ! !    ! ! ! ? 6.55684998e-05    knstats=1,391,4,64,4 
4  ! ! !     ! ! !  0.203119993   knstats=220,391,303,64,55 
5  ! ! !     ! ! 0.00481862016   knstats=16,391,957,64,115 
6  ! ! !      ! 0.0274260994   knstats=28,391,5659,64,932 
7  ! ! !    " ! ! ! 7.99940026e-05    knstats=2,391,2,64,1 
8  ! ! !     " ! 1.51188997e-05    knstats=1,391,37,64,13 
9  ! ! !      " 8.50678989e-05 knstats=2,391,1.11721e+06,64,180642 

Answer 1

Sie können sie so zusammen:

s1 = pd.merge(dfA, dfB, how='inner', on=['S', 'T']) 

Zum NA Zeilen fallen:

s1.dropna(inplace=True)