如何基于两个不同数据帧的列创建新的df？

Question

我正在研究以下数据帧，尽管原始数据帧非常大，有数千行，但出于说明目的，我使用了许多基本的df。

我的第一个df是：

        ID      value
    0   3       7387
    1   8       4784
    2   11      675
    3   21      900

还有另一个巨大的df，例如df2

        x            y          final_id
    0   -7.35        2.09       3
    1   -6.00        2.76       3
    2   -5.89        1.90       4
    3   -4.56        2.67       5
    4   -3.46        1.34       8
    5   -4.67        1.23       8
    6   -1.99        3.44       8
    7   -5.67        2.40       11
    8   -7.56        1.66       11
    9   -9.00        3.12       21
    10  -8.01        3.11       21 
    11  -7.90        3.19       22

现在，从第一个df开始，我只考虑“ ID”列，并将其值与第二个数据帧（df2）中的“ final_id”列匹配。

我想创建另一个仅包含df2过滤行的df，即仅包含“ final_id”为3、8、11、21的行（根据df1的“ ID”列）。

下面将是结果df：

         x            y         final_id
    0   -7.35        2.09       3
    1   -6.00        2.76       3
    2   -3.46        1.34       8
    3   -4.67        1.23       8
    4   -1.99        3.44       8
    5   -5.67        2.40       11
    6   -7.56        1.66       11
    7   -9.00        3.12       21
    8   -8.01        3.11       21

我们可以看到df2中的第2、3、11行已从结果df中删除。

请帮忙。

Answer 1

您可以使用isin创建掩码，然后使用布尔掩码将df2子集化：

mask = df2["final_id"].isin(df["ID"])
print(df2[mask])

        x      y    final_id
0   -7.35   2.09    3
1   -6.00   2.76    3
4   -3.46   1.34    8
5   -4.67   1.23    8
6   -1.99   3.44    8
7   -5.67   2.40    11
8   -7.56   1.66    11
9   -9.00   3.12    21
10  -8.01   3.11    21