Pandas - 根据与其他 dataframe 的匹配列获取 dataframe 行

Question

假设有两个数据帧，一个叫 df1，另一个叫 df2：

df1 = pd.DataFrame.from_dict({'col1': [1,9,4,7],
                            'col2': [6,4,3,7],
                            'col3': [1,4,7,8]})

df2 = pd.DataFrame.from_dict({'col1': [4,8,2,7],
                            'col2': [7,3,3,3],
                            'col3': [2,7,7,5]})
df1:
   col1  col2  col3
0     1     6     1
1     9     4     4
2     4     3     7
3     7     7     8

df2:
   col1  col2  col3
0     4     7     2
1     8     3     7
2     2     3     7
3     7     3     5

如您所见，在 'col2' 和 'col3' 的两个数据帧中，我们都有 (3, 7) 的组合。 我想迭代 df1 的行，并使用 col2 和 col3 作为 df2 的过滤器，这样对于 df1 中的索引（0、1、3），我们将收到一个空的 dataframe，但对于第 2 行，我们将收到一个 dataframe 与 df2 中的索引行 (1,2) 及其原始索引：

new dataframe:
       col1  col2  col3
    1     8     3     7
    2     2     3     7

Answer 1

在这里为任何感兴趣的人找到解决方案： Select 行来自 Pandas DataFrame 与另一个 ZBA834Z5C175EB8E12 中的列值完全相同

df1.merge(df2[['col2', 'col3']])

Answer 2

您可以将pd.merge与 how as inner一起使用

df2.reset_index().merge(df1[['col2','col3']], how="inner").set_index('index')
       col1  col2  col3
index                  
1         8     3     7
2         2     3     7