Python DataFrame—根据另一个数据帧中的值选择数据帧行

我正在努力解决与数据帧相关的问题。有两个数据帧，df和dff，如下所示

data = np.array([['', 'col1', 'col2'],
            ['row1', 1, 2],
            ['row2', 3, 4]])
df = pd.DataFrame(data=data[1:,1:].astype(int), index=data[1:,0],columns=data[0,1:])


filters=np.array([['', 'col1', 'col2'],
                 ['row1', 1, 1],
                 ['row2', 1, 2],
                 ['row3', 3, 2]])
dff = pd.DataFrame(data=filters[1:,1:].astype(int), index=filters[1:,0],columns=filters[0,1:])

我希望从df中选择行，以便它们的col2值属于可以在dff中找到的具有匹配col1值的值列表。 例如，对于col1值等于1，该列表应为[1,2]，对于col1值等于2，该列表为[2]

我解决这个问题的最好办法是

df1 = df[df['col2'].isin(dff[dff['col1']==df['col1']]['col2'])]

但这会导致

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

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任何帮助都将不胜感激。非常感谢。

据我所知，您只需

并过滤

col1

中不在

df

ndf[ndf.col1.isin(df.col1)]

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非常感谢，这就是我需要的，我也学到了一些新的东西。

ndf[ndf.col1.isin(df.col1)]