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当我知道要在 df1 中匹配的数据将分布在 2 列（标题、ID）中时，如何将 isin 与或（？）一起使用。

如果您删除 ' 或 df1[df1.ID.isin(df2[column])] '，则下面的代码有效


import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'Title': ['A1', 'A2', 'A3', 'C1', 'C2', 'C3'], 
                    'ID': ['B1', 'B2', 'B3', 'D1', 'D2', 'D3'], 
                    'Whole': ['full', 'full', 'full', 'semi', 'semi', 'semi']})

df2 = pd.DataFrame({'Group1': ['A1', 'A2', 'A3'], 
                    'Group2': ['B1', 'B2', 'B3']})

df = pd.DataFrame()

for column in df2.columns:
    
    d_group = (df1[df1.Title.isin(df2[column])] or df1[df1.ID.isin(df2[column])])
     
    df3 = d_group.groupby('Whole')['Whole'].count()\
                .rename(column, inplace=True)\
                .reindex(['part', 'full', 'semi'], fill_value='-')
    df = df.append(df3, ignore_index=False, sort=False)
        
print(df)

期望的输出：

            | full    | part     | semi
    --------+---------+----------+----------
    Group1  | 3       | -        | -
    Group2  | 3       | -        | -
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您需要使用|而不是or并确保您[]正确使用 df 从您想要的 df 中进行子选择。一般来说，符号是df[selection_filter]

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'Title': ['A1', 'A2', 'A3', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'ID': ['B1', 'B2', 'B3', 'D1', 'D2', 'D3'],
                    'Whole': ['full', 'full', 'full', 'semi', 'semi', 'semi']})

df2 = pd.DataFrame({'Group1': ['A1', 'A2', 'A3'],
                    'Group2': ['B1', 'B2', 'B3']})

df = pd.DataFrame()

for column in df2.columns:

    d_group = df1[df1.Title.isin(df2[column]) | df1.ID.isin(df2[column])]

    df3 = d_group.groupby('Whole')['Whole'].count()\
                .rename(column, inplace=True)\
                .reindex(['part', 'full', 'semi'], fill_value='-')
    df = df.append(df3, ignore_index=False, sort=False)

print(df)
于 2020-10-29T20:34:30.980 回答