如果df一列中的值包含在df中两个相同的列名中，则创建新的df

Question

几天前我在这里，我将尝试更好地重述我的问题。 我正在使用Python和Pandas并尝试完成某些任务。 我正在使用两个数据框，它们都具有学生ID。 如果第2列包含第一列中的学生ID，我希望能够将一个新的数据框合并在一起。 有人知道怎么做这个吗？ 我尝试研究并使用pd.melt（），pd.merge（）和加入。 但是我不认为这不能为我完成工作。

df1列中的示例“学生”，id为1234。如果df2具有相同的学生ID，则将其放入数据框中。 这样一来，我就可以在一个df中拥有一个特定学生的所有年级，而他们在不同的df中却来自不同的学生组。

除非您真正找到答案，否则请不要仅将其标记为重复，因为我一直在寻找答案的日子。

Answer 1

尝试这个：

df1 = pd.DataFrame({"Assignment": ["A","B"], "Grade": ["85", "87"],  "Student": ["112345","123234"],  "Date": ["8-23-17","3-21-17"]}, columns=["Assignment","Grade","Student","Date"], index=range(2))
df2 = pd.DataFrame({"Assignment": ["B", "F"], "Grade": ["75", "22"],  "Student": ["112345","123213"],  "Date": ["7-28-17", "4-12-17"]}, columns=["Assignment","Grade","Student","Date"], index=range(2))

print(df1)
//        Assignment Grade Student Date
//     0  A          85    112345  8-23-17
//     1  B          87    123234  3-21-17

print(df2)
//        Assignment Grade Student Date
//     0  B          75    112345  7-28-17
//     1  F          22    123213  4-12-17

现在提取重复项：

df3 = pd.DataFrame()

for index1, value1 in df1.loc[:,['Student']].stack().iteritems():
    notYetAddedFirst = True
    for index2, value2 in df2.loc[:,['Student']].stack().iteritems():
        if value1 == value2:
            if notYetAddedFirst:
                df3 = pd.concat([df3,df1.loc[index1[0]:index1[0]]]).reset_index().drop(['index'], axis=1)
                notYetAddedFirst = False
            df3 = pd.concat([df3,df2.iloc[index2[0]:index2[0]+1]]).reset_index().drop(['index'], axis=1)

print(df3)
//         Assignment Grade Student Date
//      0  A          85    112345  8-23-17
//      1  B          75    112345  7-28-17