पायथन - Numpy का उपयोग करके दो पांडा डेटाफ़्रेम द्वारा साझा किए गए कॉलम प्राप्त करें

दो डेटाफ़्रेम द्वारा साझा किए गए कॉलम प्राप्त करने के लिए, intersect1d () विधि का उपयोग करें। यह विधि numpy द्वारा प्रदान की जाती है, इसलिए आपको पंडों के साथ भी Numpy आयात करने की आवश्यकता है। आइए पहले आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -

import pandas as pd
import numpy as np

दो डेटाफ़्रेम बनाएं -

# creating dataframe1
dataFrame1 = pd.DataFrame({"Car": ['Bentley', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000],"Units_Sold": [ 100, 110, 150, 80, 200, 90]
})

# creating dataframe2
dataFrame2 = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Units_Sold": [ 100, 110, 150, 80, 200, 90]
})

numpy विधि का उपयोग करके सामान्य कॉलम प्राप्त करें intersect1d() -

res = np.intersect1d(dataFrame2.columns, dataFrame1.columns)

उदाहरण

निम्नलिखित कोड है -

import pandas as pd
import numpy as np

# creating dataframe1
dataFrame1 = pd.DataFrame({"Car": ['Bentley', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000],"Units_Sold": [ 100, 110, 150, 80, 200, 90]
})

print"Dataframe1...\n",dataFrame1

# creating dataframe2
dataFrame2 = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Units_Sold": [ 100, 110, 150, 80, 200, 90]
})

print"Dataframe2...\n",dataFrame2

# get common columns using intersect1d()
res = np.intersect1d(dataFrame2.columns, dataFrame1.columns)

print"\nCommon columns...\n",res

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -

Dataframe1...
        Car   Cubic_Capacity   Reg_Price   Units_Sold
0   Bentley             2000        7000          100
1     Lexus             1800        1500          110
2     Tesla             1500        5000          150
3   Mustang             2500        8000           80
4  Mercedes             2200        9000          200
5    Jaguar             3000        6000           90
Dataframe2...
        Car   Units_Sold
0       BMW          100
1     Lexus          110
2     Tesla          150
3   Mustang           80
4  Mercedes          200
5    Jaguar           90

Common columns...
['Car' 'Units_Sold']