python计算两个DataFrame的指定两列中，相同的数据有多少

目的：查询数据1和数据2中，red与red列相同 并且blue与blue列相同的，情况有多少。
（备注：两个数据中格式不一致，需要经过json提取等处理步骤）
思路步骤：
1、读取数据1，筛选需要的行，从expert_reco_num_stage_5 （json）提取red和blue数据，做为结果A
2、读取数据2，也提取red和blue数据，格式和上面一样（便于比较），作为结果B
3、A、B用指定列进行左连接，最终查询A和B中的red和blue是一样的数量有多少

1、获得结果A

1-1 读取数据并筛选，查看expert_reco_num_stage_5 格式

import pandas as pd
import json

# 读取智能大师号码信息
path1 = r'./expert_recommend (1).csv'
df_data = pd.read_csv(path1)

# 筛选数据 ：  lottery_id是1001 并且recommend=1 的
data_ssq = df_data[(df_data['lottery_id']==1001) & (df_data['recommend']==1)].reset_index() # 重置索引

# 查看数据
print(data_ssq[['expert_id','issue_no','expert_reco_num_stage_5']].head())
data_ssq['expert_reco_num_stage_5'][0]

1-2 提取red和blue作为新列，备用，得到结果A

# 每次针对一种key进行提取，并 按升序排序后，重新形成字符串
# 参数：
# thecolume 对应的json列，
# color指要处理的key，即red或blue，不传默认取red
def getnum_ssq(thecolume, color):   
    #  字符串处理
    one_data=eval(thecolume) 
    
    # 获取要处理的key
    key1 = ''
    if one_data.get(color):  # 如果color有值，则取color
        key1=color
    else:
        key1='red'
    
    # print('key1:',key1)
        
    # pd.json_normalize() 提取json中的指定key
    # 提取并按照升序排序（axis=0按照数据大小排序；=1按照索引中数据大小排序）
    expert_num_1 = pd.json_normalize(one_data.get(key1)).sort_values(by='$numberInt', axis=0, ascending=True) 
    expert_num_list1 = expert_num_1.values.tolist() # 转为list
    
    # 列表保存值
    list_t = []
    for i in range(expert_num_1.shape[0]):
        list_t.append(expert_num_list1[i][0]) # 因为结果只有1列
    # print(list_t)
    
    # 列表内容用逗号连接，转成字符串
    expert_num1_res = ','.join(list_t)
    return expert_num1_res

# 处理结果作为新的一列，结果A
# 注意此数据中如果真实数据是4,4,5，表中只会存 4,5，即red中不会出现相同的数字，blue一样
data_ssq['num5_red'] = data_ssq['expert_reco_num_stage_5'].apply(lambda x: getnum_ssq(x, 'red'))  # reco_issue_no为文章预测的期次号
data_ssq['num5_blue'] = data_ssq['expert_reco_num_stage_5'].apply(lambda x: getnum_ssq(x, 'blue'))  # reco_issue_no为文章预测的期次号
# data_ssq.head()  

# 结果A
# 查看第一条expert_reco_num_stage_5的处理结果
print(data_ssq[['expert_id','issue_no','expert_reco_num_stage_5','num5_red','num5_blue']].iloc[0])

2、获得结果B

2-1 读取数据，查询相应列格式

path3 = r'./号码.csv'
kj_data_ssq = pd.read_csv(path3)
kj_data_ssq[['s_issue_no','s_result_area_1','s_result_area_2']].head()

# red对应在area_1，blue在area_2
# 查看数据
print(kj_data_ssq['s_result_area_1'][0])
print(kj_data_ssq['s_result_area_2'][0])

2-2 提取red和blue作为新列，备用，得到结果B

# 功能：把字符串转为数组后，重新排序，形成新的字符串
# 参数：
# str1 字符串，是字符串类型的数值 03,19,02
# sep1 原来的分割符
# sep2 新字符串的分隔符

def str_sort_2(str1, sep1, sep2): 
    # 去除无用的0，利用int类型
    a = str1.split(sep1)
    b = [int(x) for x in a]
    list1 = [str(x) for x in b]
    
    # 注意：结果A中，如果是4,4,5，表中只会存 4,5。为了和 结果B便于比较，结果B也要做类似处理
    list2 = list(set(list1)) # 利用集合去重
    list2.sort() # 升序排序，可以改变源数据，降序时设置 reverse=True
    str2 = sep2.join(list2)
    return str2

print('函数测试:',str_sort_2('03,2,6,3,8', ',', ','))


# 号码排序，统一为str类型
# red、blue提取(s_result_area_2只有一个，只要也转换成字符串即可)
kj_data_ssq['win_number_red_res'] = kj_data_ssq['s_result_area_1'].apply(lambda x : str_sort_2(x, ',', ','))
kj_data_ssq['win_number_blue_res'] = kj_data_ssq['s_result_area_2'].astype(str)

#   s_issue_no重命名为issue_no，便于和 后续连接时使用.永久修改
kj_data_ssq.rename(columns={
   's_issue_no': 'issue_no'}, inplace=True) # rename可以在修改部分列时使用

# 查看结果B
kj_data_ssq[['s_result_area_1','s_result_area_2','win_number_red_res','win_number_blue_res','issue_no']].head()

3、统计结果

3-1 左连接

merge_ssq = pd.merge(data_ssq, kj_data_ssq, how='left', on='issue_no')

# 筛选出 两者相同/不同 的  df[df['某一列'] != df['某一列']]
# merge_ssq[merge_ssq['num5_new'] == merge_ssq['win_number_res']]
# merge_ssq

3-2 统计结果

# 查找哪个expert_id的"红球一样，蓝球也一样"这种数据最多 
find_ssq = merge_ssq.loc[ (merge_ssq['num5_red'] == merge_ssq['win_number_red_res']) & (merge_ssq['num5_blue'] == merge_ssq['win_number_blue_res']),
                         ['expert_id', 'issue_no', 'lottery_id', 'num5_red', 'num5_blue', 'win_number_red_res', 'win_number_blue_res']]

res3 = find_ssq.groupby(by='expert_id').count()
res3.sort_values(by='lottery_id', ascending=False)