两个dataframe的交集

在Python中，如果你有两个DataFrame并且想找出它们之间的交集（即共享相同的行或索引），你可以使用`pandas`库中的`intersection`或`isin`函数。这里有几个常用的方法：

1. **使用`.intersection()`方法**：

   import pandas as pd

   df1 = pd.DataFrame(..., columns=['A', 'B', 'C'])
   df2 = pd.DataFrame(..., columns=['A', 'B', 'D'])

   common_df = df1[df1.isin(df2)].drop_duplicates()

这个方法首先检查df1中的每一项是否都在df2中，然后返回只包含共同元素的新DataFrame。

2. **使用`merge` + `how='inner'`**：

   merged_df = pd.merge(df1, df2, how='inner')

这种方法实际上是执行了一个内连接操作，结果只有当df1和df2在所有匹配列上都有相等值时才会保留。

3. **使用`.loc`和布尔索引**：

   common_rows = df1.loc[df1.index.isin(df2.index)]

这里我们找到df1中索引存在于df2索引中的那些行。

无论哪种方法，结果都是返回一个新的DataFrame，包含了两个原始DataFrame的交集部分。如果数据量非常大，考虑性能的时候可能需要优化，比如对列进行合并而不是全表比较。