Python 如何在两个不同的列df'；s

我有两个具有不同len的dfs：

   df1: 

        ESTACION    DZ
   0    ALAMOR      1
   1    EL TIGRE    1
   2    SAN PEDRO   1
   3    TABACONAS   1
   4    BATAN       2
   5    CACAO       2
   6    CHOTANO     2
   7    CIRATO      2
   8    LLAUCANO    2
   9    NARANJOS    2
   10   MAGUNCHAL   2
   11   PUCHACA     2
   12   MAYGASBAMBA 2

   df2:
        Estacion        Co  Dre
  56    ALAMOR          C   1
  89    LAGARTERA       C   1
  90    PUENTE PIURA    C   1
 211    PUENTE SULLANA  C   1
 249    PALTASHACO      C   1
 250    TAMBO GRANDE    C   1
 342    VENTANILLAS     C   2
 421    CACAO           C   2
 466    DESAGUADERO     C   2
 508    QUEBRADA HONDA  C   2

我想在另一个df（df3）中保存df1['ESTACION']和df2['ESTACION']之间的公共值 所以我尝试了以下代码：

duplicates = pd.concat([df1,df2])[pd.concat([df1,df2])
                             .duplicated(subset=['ESTACION','Estacion'], keep=False)]

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但我没有得到共同的价值观。我希望你能给我一个答案或一些建议。谢谢

经过编辑，使答案更符合您的情况

您可以使用默认情况下进行内部联接的。如果您坚持要使用一个数据帧来严格使用单个列的公共值，请尝试以下方法：

df3=pd.merge(df1, df2, left_on=['ESTACION'], right_on=['Estacion'])
df3.drop(df3.columns.difference(['ESTACION']), 1, inplace=True)

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如果希望获得公共值，而不管它们出现在何处以及出现多少次，您只需执行以下操作：

common_values = list(set(np.unique(df1['ESTACION'].values)).intersection(set(np.unique(df2['Estacion'].values))))

当然，您需要以前运行过

importnumpyasnp

这将为您提供在两列中找到的所有值的列表。然后，您可以将它们分配给一个新数据帧的列，如下所示

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df3['common_values']=common_values

或使用这些值执行任何其他操作。

我认为您希望合并数据帧，如下所示：

df3 = pd.merge(df1,df2, left_on=['ESTACION'],right_on=['Estacion'])

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如评论中所述，

ESTACION

列与

ESTACION

不相同。当您进行分析时，

ESTACION

与

ESTACION

不相同，因此创建了两个不同的列。您可能想重命名任一列，并在

duplicated

中仅使用一列作为子集。您的问题并不完全清楚，能否显示预期的输出？