我想在python中找到一种方法来合并'seq'上的文件，但返回所有具有相同id的文件，在这个例子中，只有id为2的行会被删除。
档案一：
seq,id
CSVGPPNNEQFF,0
CTVGPPNNEQFF,0
CTVGPPNNERFF,0
CASRGEAAGFYEQYF,1
RASRGEAAGFYEQYF,1
CASRGGAAGFYEQYF,1
CASSDLILYYEQYF,2
CASSDLILYYTQYF,2
CASSGSYEQYF,3
CASSGSYEQYY,3
文件二：
seq
CSVGPPNNEQFF
CASRGEAAGFYEQYF
CASSGSYEQYY
输出：
seq,id
CSVGPPNNEQFF,0
CTVGPPNNEQFF,0
CTVGPPNNERFF,0
CASRGEAAGFYEQYF,1
RASRGEAAGFYEQYF,1
CASRGGAAGFYEQYF,1
CASSGSYEQYF,3
CASSGSYEQYY,3
我试过了：
df3 = df1.merge(df2.groupby('seq',as_index=False)[['seq']].agg(','.join),how='right')
输出：
seq,id
CASRGEAAGFYEQYF,1
CASSGSYEQYY,3
CSVGPPNNEQFF,0
有没有人有任何建议如何解决这个问题？
你想合并两个数据帧，还是只取第一个数据帧的子集，根据它id包含在第二个数据帧中（按seq）？无论如何，这给出了所需的结果。
df1 = pd.DataFrame({
'seq': [
'CSVGPPNNEQFF',
'CTVGPPNNEQFF',
'CTVGPPNNERFF',
'CASRGEAAGFYEQYF',
'RASRGEAAGFYEQYF',
'CASRGGAAGFYEQYF',
'CASSDLILYYEQYF',
'CASSDLILYYTQYF',
'CASSGSYEQYF',
'CASSGSYEQYY'
],
'id': [0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3]
})
df2 = pd.DataFrame({
'seq': [
'CSVGPPNNEQFF',
'CASRGEAAGFYEQYF',
'CASSGSYEQYY'
]
})
df3 = df1.loc[df1['id'].isin(df1['id'][df1['seq'].isin(df2['seq'])])]
说明：df1['id'][df1['seq'].isin(df2['seq'])]取idfrom的值，这些值df1至少seq包含df2. 然后所有具有这些值的行都id取自df1。
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