Python 提取两个数据帧之间相同的切片

如何组合2个数据帧

df1

和

df2

，以获得

df3

，其中

df1

行和

df2

行具有相同的索引（以及列中的相同值）

测试1 测试2 预期输出测试1 预期输出测试2

---

首先，得到指数的交集。接下来，找到所有列都相同的所有行，然后索引到任一数据帧中

idx = df1.index & df2.index
df_out = df1.loc[(df1.loc[idx] == df2.loc[idx]).all(1).index]

print(df_out)

您还可以使用

df.isin

（与其他答案略有不同）：

---

测试1

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
2  A2  B2  C2  D2
7  A7  B7  C7  D7

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
2  A2  B2  C2  D2
7  A7  B7  C7  D7

测试2

Empty DataFrame
Columns: [A, B, C, D]
Index: []

Out[28]: 
Empty DataFrame
Columns: [A, B, C, D]
Index: []

---

我相信这是一个更具吸引力的解决方案：

df1[df2.isin(df1)].dropna()

给出：

这会将每个数据帧的索引添加为一列，然后连接所有列（现在包括索引），然后将索引设置回原始值。

或者您可以尝试此操作

用于测试1

df1['index']=df1.index
df2['index']=df2.index
df1['Mark']=df1.apply(lambda x : ' '.join(x.astype(str)),axis=1)
df2['Mark']=df2.apply(lambda x : ' '.join(x.astype(str)),axis=1)
df1[df1.Mark.isin(df2.Mark)].drop(['Mark','index'],1)


Out[20]: 
    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
2  A2  B2  C2  D2
7  A7  B7  C7  D7

---

用于测试2

Empty DataFrame
Columns: [A, B, C, D]
Index: []

Out[28]: 
Empty DataFrame
Columns: [A, B, C, D]
Index: []

---

是的，一个选项可以是使用concat，但它不检查值。我们的答案有用吗？

df1[df2.isin(df1)].dropna()

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
2  A2  B2  C2  D2
7  A7  B7  C7  D7

pd.merge(df1.reset_index(), df2.reset_index()).set_index('index')

df1['index']=df1.index
df2['index']=df2.index
df1['Mark']=df1.apply(lambda x : ' '.join(x.astype(str)),axis=1)
df2['Mark']=df2.apply(lambda x : ' '.join(x.astype(str)),axis=1)
df1[df1.Mark.isin(df2.Mark)].drop(['Mark','index'],1)


Out[20]: 
    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
2  A2  B2  C2  D2
7  A7  B7  C7  D7

Out[28]: 
Empty DataFrame
Columns: [A, B, C, D]
Index: []