使用pandas基於列查找兩個數據幀之間的公共行

Question

我有兩個數據框。 我需要根據列“a”中的常見值提取行。 但是，我不想在最后創建一個數據框，而是要保留這兩個數據框。

例如：

###Consider the following input
df1 = pd.DataFrame({'a':[0,1,1,2,3,4], 'b':['q','r','s','t','u','v'],'c':['a','b','c','d','e','f']})

df2 = pd.DataFrame({'a':[1,4,5,6], 'b':['qq','rr','ss','tt'],'c':[1,2,3,4]})

預期的輸出是：

###df1:
      a.      b.     c
0.    1.      r.     a
1.    1.      s.     c 
2.    4.      v.     f


###df2:
      a.      b.     c
0.    1.      qq     1
1.    4.      rr     2

我怎樣才能達到以下結果？ 見解將不勝感激。

Answer 1

df1 = df1[df1['a'].isin(df2['a'])].reset_index(drop=True)
df2 = df2[df2['a'].isin(df1['a'])].reset_index(drop=True)

Answer 2

你可以用 numpy 的intersect1d概括它

import numpy as np

intersection_arr = np.intersect1d(df1['a'], df2['a'])

df1 = df1.loc[df1['a'].isin(intersection_arr),:]
df2 = df2.loc[df2['a'].isin(intersection_arr),:]

兩個以上的數據框：

import numpy as np
from functools import reduce

intersection_arr = reduce(np.intersect1d, (df1['a'], df2['a'], df3['a']))

df1 = df1.loc[df1['a'].isin(intersection_arr),:]
df2 = df2.loc[df2['a'].isin(intersection_arr),:]
df3 = df3.loc[df3['a'].isin(intersection_arr),:]