这篇文章给大家分享的是有关pandas如何筛选出表中满足另一个表所有条件的数据的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

创新互联建站是网站建设专家,致力于互联网品牌建设与网络营销，专业领域包括成都网站设计、网站制作、电商网站制作开发、重庆小程序开发公司、微信营销、系统平台开发，与其他网站设计及系统开发公司不同，我们的整合解决方案结合了恒基网络品牌建设经验和互联网整合营销的理念，并将策略和执行紧密结合，且不断评估并优化我们的方案，为客户提供全方位的互联网品牌整合方案！

例如：

list1 结构：名字，ID，颜色，数量，类型。

list1 = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03']，['b',3,1,50,'11']]

list2结构：名字，类型,颜色。

list2 = [['a','03',255],['a','06',481]]

如何在list1中找出所有与list2中匹配的元素？要得到下面的结果：list = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03']]。

首先将两个list转化为dataframe.

list1 = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03'],['b',3,1,50,'11']]
df1=pd.DataFrame(list1,columns=["名字","ID","颜色","数量","类型"])
list2 = [['a','03',255],['a','06',481]]
df2=pd.DataFrame(list2,columns=["名字","类型","颜色"])

数据结构如下：

然后利用pandas.merge函数将其进行内连接。

这个函数的语法是：

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)。这函数连接方式和sql的连接类似,由参数how来控制。

最后的代码如下：

import pandas as pd
list1 = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03'],['b',3,1,50,'11']]
df1=pd.DataFrame(list1,columns=["名字","ID","颜色","数量","类型"])
list2 = [['a','03',255],['a','06',481]]
df2=pd.DataFrame(list2,columns=["名字","类型","颜色"])
df=pd.merge(df1,df2,how='inner',on=["名字","类型","颜色"],right_index=True)
df.sort_index(inplace=True)
print(df)

返回结果按照左表的顺序输出：

感谢各位的阅读！关于“pandas如何筛选出表中满足另一个表所有条件的数据”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！

当前题目：pandas如何筛选出表中满足另一个表所有条件的数据-创新互联
URL标题：http://azwzsj.com/article/iihci.html