Python 在多个dataframe列之间查找公共元素

希望你能帮助我。我对蟒蛇和熊猫还不熟悉，所以请容忍我。我试图找到三个数据帧之间的共同点，我正在使用Jupiter笔记本

举个例子：

df1=
A
dog
cat
cow 
duck
snake

df2=
A
pig
snail
bird
dog

df3=
A
eagle
dog 
snail
monkey

所有数据帧中只有一列是A。我想查找

所有列中的常用词

这些词对于它们自己的专栏来说是唯一的，而不是共同的 例如：

鸭是df1独有的，蜗牛是df2独有的，猴子是df3独有的

我正在使用下面的代码进行一些使用，但没有直接得到我想要的

df1[df1['A'].isin(df2['A']) & (df2['A']) & (df3['A'])]

---

请告诉我哪里出了问题。干杯

您当前方法的问题是您需要链接多个

isin

呼叫。更糟糕的是，您需要跟踪哪个数据帧是最大的，然后对该数据帧调用

isin

。否则，它就不起作用了

为了简化操作，您可以使用

np.intersect1d

：

>>> np.intersect1d(df3.A, np.intersect1d(df1.A, df2.A))
array(['dog'], dtype=object)

---

使用

functools.reduce

+

intersect1d

的类似方法：

---

最简单的方法是使用

set

intersection

list(set(df1.A) & set(df2.A) & set(df3.A))

['dog']

---

但是，如果您有一长串这些东西，我会使用

functools

中的

reduce

。同样的技术也可以用于@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ's使用

np.intersect1d

from functools import reduce

list(reduce(set.intersection, map(set, [df1.A, df2.A, df3.A])))

['dog']

---

reduce（np.1d[df1.A，df2.A，df3.A]）

hi coldspeed，它可以工作！！谢谢你。我想问你我在上面问过的同样的问题。如何获得不带引号或逗号的输出？非常感谢你的时间和帮助。最后，我终于暂时想出了办法。刚刚将列表转换成数据框，看起来很整洁。感谢您的帮助。如果数据帧具有不同的长度值，这仍然有效吗？您好，非常感谢您的inout。是的，但当我得到输出时，它们都在单引号内，用逗号分隔。是否可以将它们作为一个干净的列表检索。非常感谢您的时间和帮助。

from functools import reduce

list(reduce(set.intersection, map(set, [df1.A, df2.A, df3.A])))

['dog']