Python 查找具有最大匹配项/值数的两个数据帧的列

我有两个数据帧：

dfA
Alpha Beta Gamma
1     apple bana
1     gin   vodka

如何找到具有最大匹配实体数的列对？对于两列，合并或使用集合非常容易，是否需要为其编写For循环

我还尝试了：

dfA.where（dfA.values==dfB.values）.notna（）

，这会导致

ValueError：数组条件必须与self的形状相同

我期望的结果是：

Columns         Nr
(Alpha, Teta)   2
(Alpha, heta)   0
(Alpha, hofa)   0
(Beta, Teta)    0
(Beta, heta)    1
(Beta, hofa)    0
(Gamma, Teta)   0
(Gamma, heta)   0
(Gamma, hofa)   2

背景：我必须检查条目是否与两个系统匹配，但不幸的是，系统使用了不同的命名，我需要识别前导列。
使用两个
列的
产品
，在元组列表理解中使用count
True
s
sum
测试成员身份，并传递给
DataFrame
构造函数：

from  itertools import product

L = [((a, b), dfA[a].isin(dfB[b]).sum()) for a, b in product(dfA.columns, dfB.columns)]

df = pd.DataFrame(L, columns=['Columns','Nr'])
print (df)
         Columns  Nr
0  (Alpha, Teta)   2
1  (Alpha, heta)   0
2  (Alpha, hofa)   0
3   (Beta, Teta)   0
4   (Beta, heta)   1
5   (Beta, hofa)   0
6  (Gamma, Teta)   0
7  (Gamma, heta)   0
8  (Gamma, hofa)   2

输出中3列的解决方案非常相似：

L = [(a, b, dfA[a].isin(dfB[b]).sum()) for a, b in product(dfA.columns, dfB.columns)]

df = pd.DataFrame(L, columns=['col1','col2','Nr'])
print (df)
    col1  col2  Nr
0  Alpha  Teta   2
1  Alpha  heta   0
2  Alpha  hofa   0
3   Beta  Teta   0
4   Beta  heta   1
5   Beta  hofa   0
6  Gamma  Teta   0
7  Gamma  heta   0
8  Gamma  hofa   2

对于较大的数据帧，我是否可以为特定列指定
dfA.columns
？否则它会运行一点…@PV8-是的，当然。相反，
dfA.columns
在产品（['Alpha'，'Beta'，dfB.columns]）中为a，b使用类似于
L=[（（a，b），dfA[a].isin（dfB[b]）.sum（）的列表（['Alpha'，'Beta'，dfB.columns]）
如果必要，为
dfB.columns使用类似的列表，如果运行此命令，我会得到警告：未来警告：元素比较失败；返回标量，但是将来会执行元素比较，你认为这是个问题吗？@PV8-我认为一些数据相关的问题。
L = [(a, b, dfA[a].isin(dfB[b]).sum()) for a, b in product(dfA.columns, dfB.columns)]

df = pd.DataFrame(L, columns=['col1','col2','Nr'])
print (df)
    col1  col2  Nr
0  Alpha  Teta   2
1  Alpha  heta   0
2  Alpha  hofa   0
3   Beta  Teta   0
4   Beta  heta   1
5   Beta  hofa   0
6  Gamma  Teta   0
7  Gamma  heta   0
8  Gamma  hofa   2