Python 两个数据帧中的公共列列表

我正在考虑对数据帧进行合并操作，每个数据帧都有大量的列。不希望结果有两个同名的列。我正在尝试查看两个框架之间共同的列名列表：

import pandas as pd

a = [{'A': 3, 'B': 5, 'C': 3, 'D': 2},{'A': 2,  'B': 4, 'C': 3, 'D': 9}]
df1 = pd.DataFrame(a)
b = [{'F': 0,  'M': 4,  'B': 2,  'C': 8 },{'F': 2,  'M': 4, 'B': 3, 'C': 9}]
df2 = pd.DataFrame(b)

df1.columns
>> Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object')
df2.columns
>> Index(['B', 'C', 'F', 'M'], dtype='object')

(df2.columns).isin(df1.columns)
>> array([ True,  True, False, False])

如何操作索引对象上的NumPy布尔数组，使其只返回公共列列表？

使用或：

后一个选项的替代语法：

df1.columns & df2.columns

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我怎么能得到相反的结果呢？不在两个数据帧中的列？@jezrael，在本例中为A，D，FM@raffa_sa-使用

df2.columns.symmetric_difference（df1.columns）

，

df1.columns & df2.columns