Python 如何检查数据帧多索引子集之间的相等性？

假设我有两个数据帧

df1

和

df2

，每个数据帧都有一个多索引。第一个多索引列是

['A'、'B'、'C'、'D']

，第二个

['A'、'B']

我想获取包含

df1

行的数据帧

df

，其中

df1[['A'，'B']==df2[['A'，'B']]

。当

['A'，'B']

是my df的某些列时，此语法有效，但当

['A'，'B']

在索引中时，此语法无效。（我宁愿避免

df.reset\u index（）

）

以下是最简单的示例：

L = ([["foo","blih",23,1],
     ["foo","blah",2,13],
     ["bar","blih",1,23],
     ["bar","blah",2,31]])

example = pd.DataFrame(L,columns = ["A","B","value1","value2"])
L2 = ([["blih",23,1],
      ["blih",1,23]])
example2 = pd.DataFrame(L2,columns = ["B","value1","value2"])
example = example.set_index(["A","B"])
example2 = example2.set_index(["B"])

以下是数据帧

示例

：

          value1  value2
A   B                
bar blih       1      23
    blah       2      31
foo blih      23       1
    blah       2      13

和

示例2

：

      value1  value2
B                
blih      23       1
blih       1      23

预期输出：示例

的行，其中
示例['B']==example2['B']

          value1  value2
A   B                
bar blih       1      23
foo blih      23       1

您希望匹配多个列值，其中一些列值在索引中，而另一些列值不在索引中
DataFrame.merge
确实是您想要的

example.reset_index().merge(example2).set_index(['A', 'B'])

输出：

          value1  value2
A   B                   
bar blih       1      23
foo blih      23       1

需要在左侧数据框

上重置索引的唯一原因是合并不会为非键的索引列保留多索引。就是

example.merge(example2, on=['B', 'value1', 'value2']) 

产出：

      value1  value2
B                   
blih      23       1
blih       1      23

---

你能添加一些数据样本吗？我添加了一个最小的示例OK，预期的输出是什么？当然，没有符合该条件的行，但你已经知道了。哦，抱歉，小错误，我正在查找

example['B']==example2['B']

的行！修好了。我还把我想要的精确化为输出