嘿，我正在使用 python3，我想按列合并兩個 csv 檔案，我做對了，但我希望合并只會在數字后查看兩位數，然后合并。
例如，如果我有這兩個 csv
df1:
X1 Y1 Z1
1.232 2.271 6
3.527 5.628 7
df2:
X2 Y2 Z2
1.231 2.275 6
3.526 5.624 7
當前的解決方案不會按 X 和 Y 列合并，因為數字后的第三位數字不同，我希望合并命令只在數字后查看兩位數并通過它們進行合并。
這是我目前的解決方案：
from pandas import merge
df1 = merge(df1, df2, left_on=['X1', 'Y1'], right_on=['X2', 'Y2'])
所以從thia解決方案中，兩個資料幀不會合并，我希望它們被合并并忽略數字后的第三個數字。
uj5u.com熱心網友回復：
使用np.floor后2位數字為切值：
df1 = pd.merge(df1.assign(x11 = np.floor(df1['X1'], 2),
y11 = np.floor(df1['Y1'], 2)),
df2.assign(x22 = np.floor(df1['X2'], 2),
y22 = np.floor(df1['Y2'], 2)), left_on=['x11', 'y11'], right_on=['x22', 'y22']
或者Series.round如果可能的話使用（值是四舍五入的，而不是削減）：
df1 = pd.merge(df1.assign(x11 = df1['X1'].round(2),
y11 = df1['Y1'].round(2)),
df2.assign(x22 = df1['X2'].round(2),
y22 = df1['Y2'].round(2)), left_on=['x11', 'y11'], right_on=['x22', 'y22'])
或者使用 multiple100和 cast to integers for cut values 的技巧：
df1 = pd.merge(df1.assign(x11 = df1['X1'].mul(100).astype(int),
y11 = df1['Y1'].mul(100).astype(int)),
df2.assign(x22 = df1['X2'].mul(100).astype(int)),
y22 = df1['Y2'].mul(100).astype(int)), left_on=['x11', 'y11'], right_on=['x22', 'y22'])
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