पायथन - नम्पी का उपयोग करके दो पैंडास डेटाफ्रेम द्वारा साझा किए गए कॉलम प्राप्त करें

दो डेटाफ्रेम द्वारा साझा किए गए कॉलम प्राप्त करने के लिए, intersect1d() मेथड का उपयोग करें। यह मेथड नम्पी द्वारा प्रदान किया जाता है, इसलिए आपको पैंडास के साथ नम्पी भी आयात करना होगा। पहले आवश्यक लाइब्रेरी आयोर्ट करें:

import pandas as pd
import numpy as np

दो डेटाफ्रेम बनाएं:

# डेटाफ्रेम1 बनाएं
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]})
# डेटाफ्रेम2 बनाएं
dataFrame2 = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
                           "Units_Sold": [100, 110, 150, 80, 200, 90]})

नम्पी मेथड intersect1d() का उपयोग करके सामान्य कॉलम प्राप्त करें:

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

उदाहरण

निम्नलिखिक कोड है:

import pandas as pd
import numpy as np
# डेटाफ्रेम1 बनाएं
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)
# डेटाफ्रेम2 बनाएं
dataFrame2 = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
                           "Units_Sold": [100, 110, 150, 80, 200, 90]})
print("Dataframe2...\n", dataFrame2)
# intersect1d() का उपयोग करके सामान्य कॉलम प्राप्त करें
res = np.intersect1d(dataFrame2.columns, dataFrame1.columns)
print("\nCommon columns...\n", res)

आउटपुट

यह निम्नलिखिक आउटपुट उत्पन्न करेगा:

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']