Python 熊猫：合并（或内部连接）两个数据帧，但只保留一个数据帧中的列

我有两个熊猫数据帧，希望在一个关键点上相交（也称为内部连接）。我了解Pandas dataframe

merge（）

的工作原理，但我遇到的问题是我希望保留一个数据帧中的列，而不是两个数据帧中的列

例如，假设我有以下两个数据帧，

df\u用户

和

df\u有效用户

df_users                     df_valid_users

user_id  email  dob          user_id last_login 
-------  -----  ---          ------- ----------
123      ...    ...          456     ...
456      ...    ...          710     ...
789      ...    ...

Desired result:

user_id  email  dob
-------  -----  ---
456      ...    ...

我想从

df\u用户

中获取所有列，只要

df\u用户。用户id

也在

df\u有效用户

中

我尝试使用pandas.merge（），但结果包含两个数据帧中的列。如何仅保留左侧数据框中的列？我的真实数据有几十列，而不是像本例中那样只有几列

import pandas as pd

rows_users = [ ['123', 'foo', '1970-01-01'],
               ['456', 'bar', '1980-01-01'],
               ['789', 'baz', '1990-01-01']]
df_users = pd.DataFrame(rows_users, columns=['user_id', 'email', 'dob'])
df_users
#   user_id email         dob
# 0     123   foo  1970-01-01
# 1     456   bar  1980-01-01
# 2     789   baz  1990-01-01

rows_valid_users = [ ['456', '2018-01-10'],
                     ['710', '1918-01-02']]
df_valid_users = pd.DataFrame(rows_valid_users, columns=['user_id', 'last_login'])
df_valid_users
#   user_id  last_login
# 0     456  2018-01-10
# 1     710  1918-01-02


pd.merge(df_users, df_valid_users, how='inner', on=['user_id'])
#   user_id email         dob  last_login
# 0     456   bar  1980-01-01  1918-01-02

---

任何帮助都将不胜感激。

我想您需要

isin

：-）

---

非常感谢。我猜

isin（）

函数必须在左侧数据帧的所有行上运行。这和调用

merge（）

一样有效吗？通常内部连接是有效实现的（至少在SQL中是如此）。@stackoverflowuser2010根据我的经验，它应该很快，你可以在你这边测试这两种方法并检查时间：-）@YOBEN_S-我们如何将

loc

函数用于两个字段的组合，例如

df_users.loc[df_users['email'，'dob'].isin（df_valid_users['email'，'dob']，：]

？已尝试，但出现关键错误。@user12379095这可能会让您了解方法1和方法22@user12379095df_users.loc[df_users[['email'，'dob']].apply（元组，1）.isin（df_有效_users[['email'，'dob']].apply（元组，1）），：]

df_users.loc[df_users['user_id'].isin(df_valid_users['user_id']),:]
Out[37]: 
  user_id email         dob
1     456   bar  1980-01-01