我有两个数据帧:
d1={'A':[1,3,5,7,8,4,6],'B':[6,4,3,8,1,7,4], 'C':[2,5,8,9,8,4,7]}
df1=pd.DataFrame(data=d1)
d2={'a':[2,8,6,5,7],'b':[6,4,9,3,2]}
df2=pd.DataFrame(data=d2)
现在，我想看看df2的哪些"a"和"b"值与df1的"A"和"B"值相同.对于df1的第三行和df2[5，3]的第四行都是如此，因此第result列将是df2中的一个新列，表示为True. 数据帧具有不同的长度和不同的列数.我知道有一个函数"ISIN"，当我在一个列中搜索模式时，我可以应用它，而不是同时在两个列中搜索模式.我还发现了Indicator=True的函数"Merge"，但只有在数据帧具有相同的列数时才能理解如何应用它. 在这种情况下，如果能帮上忙，我将非常感激.
您确实可以使用indicator=True和左合并，这将为您提供一个包含both或left_only的新列.您只需转换为布尔值:
out = (df2
.merge(df1[['A', 'B']].set_axis(['a', 'b'], axis=1),
how='left', indicator=True)
.assign(result=lambda d: d.pop('_merge').eq('both'))
)
输出:
a b result
0 2 6 False
1 8 4 False
2 6 9 False
3 5 3 True
4 7 2 False
不弹出_merge列的中级:
a b _merge result
0 2 6 left_only False
1 8 4 left_only False
2 6 9 left_only False
3 5 3 both True
4 7 2 left_only False
如果要将输出指定为新的df2列，则为VARIANT:
df2['result'] = (df2
.reset_index()
.merge(df1[['A', 'B']].set_axis(['a', 'b'], axis=1)
.drop_duplicates(),
how='left', indicator=True)
.set_index('index')['_merge'].eq('both')
)