查找兩個數據框中的共同元素

Question

我有兩個數據df1和df2具有相同的列。 我想在列中找到共同的元素。 例如

df1 ：

Col1 Col2 Nam1 Nam2 Net
AD    AS   AS   ADS AB
BF    SA   WQ   AFW AF
RW    KJ   IQ   QIE LK

df2 ：

Col1 Col2 Nam1 Nam2 Net
RW    WQ   HF   HGJ AB
BF    AS   DD   VCC LJ
RW    KJ   IQ   ADS JH
DS    QW   LJ   NB  LK

我想要以下（在網上）

Col1 Col2 Nam1 Nam2 Net
AD    AS   AS   ADS AB
RW    WQ   HF   HGJ AB
RW    KJ   IQ   QIE LK
DS    QW   LJ   NB  LK

我試過如下：

df=pd.merge(df1, df2, on='Net', how='inner')

但它重復了所有列的名稱（_x 和 _y），而且它似乎沒有只提取共同的元素。

Answer 1

IIUC，您只想要那些共享相同凈值的行嗎？ 你可以從，

vals =  set(df1['Net']).intersection(df2['Net']) 
print (vals)
# {'AB', 'LK'}

現在，過濾掉這些值並連接：

pd.concat([
    df1.query('Net in @vals'),   
    df2.query('Net in @vals')], ignore_index=True)

  Col1 Col2 Nam1 Nam2 Net
0   AD   AS   AS  ADS  AB
1   RW   KJ   IQ  QIE  LK
2   RW   WQ   HF  HGJ  AB
3   DS   QW   LJ   NB  LK

Answer 2

一種明確的方法是：

1. 獲取常用項集

common_items = set(df1['Net']) & set(df2['Net'])

2. 從數據框中獲取相關行

df1_common = df1[df1['Net'].isin(common_items)]

Col1 Col2 Nam1 Nam2 Net
AD    AS   AS   ADS AB
RW    KJ   IQ   QIE LK

df2_common = df2[df2['Net'].isin(common_items)] 

Col1 Col2 Nam1 Nam2 Net
RW    WQ   HF   HGJ AB
DS    QW   LJ   NB  LK

3. 連接兩個數據框

pd.concat([df1_common, df2_common])
    
Col1 Col2 Nam1 Nam2 Net
AD    AS   AS   ADS AB
RW    WQ   HF   HGJ AB
RW    KJ   IQ   QIE LK
DS    QW   LJ   NB  LK