Python熊猫匹配数据框

Question

我有例如3个不同的数据框，每个数据框都有不同的列，除了在所有3个数据框中存在相同标题的一列。 在这一列中，我有例如名称，并且我想要计算名称在不同数据框中重复的次数。

因此，例如，这些都是3个dataframes：

DF1：

col1 col2 names col3 
a  a  bbb  a 
a  a  ccc  a 
a  a  bbb  a 

DF2：

col4 col5 names col6 
a  a  bbb  a 
a  a  zzz  a 
a  a  qqq  a 

DF3：

col7 col8 names col9 
a  a  zzz  a 
a  a  zzz  a 
a  a  rrr  a 

所以输出数据帧将是：

names df1 df2 df3 total 
bbb  V  V  X  2 
ccc  V  X  X  1 
zzz  X  V  V  2 
qqq  X  V  X  1 
rrr  X  X  V  1 

所以输出的数据帧检查其名称存在于其他任何df和它出现了多少次最后一列计数。

是否有一个简单的方法与大熊猫做这个搜索和计数，或者我必须切换到列表并开始迭代通过列表？

Answer 1

您可以使用concat + get_dummies + groupby + reset_index + max + T + sum + replace：

dfs = [df1, df2, df3] 
names = ['df1', 'df2', 'df3'] 
df = pd.concat([df['names'] for df in dfs], keys=names) 
df = pd.get_dummies(df.reset_index(level=1, drop=True)).groupby(level=0).max().T 
df['total'] = df.sum(axis=1) 
df[names] = df[names].replace({0:'X', 1:'V'}) 
print (df) 
    df1 df2 df3 total 
bbb V V X  2 
ccc V X X  1 
qqq X V X  1 
rrr X X V  1 
zzz X V V  2