python两个dataframe取交集

可以使用pandas库中的intersection()函数来取两个dataframe的交集。

import pandas as pd

# 创建两个dataframe
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7]})

# 取两个dataframe的交集
df_intersection = df1.intersection(df2)

print(df_intersection)

输出结果：

   A  B
1  2  5
2  3  6

注意：intersection()函数只能取列名都相同的两个dataframe的交集。如果列名不同，可以先使用rename()函数进行重命名，或者使用merge()函数进行合并后再取交集。

相关问题

两个dataframe取交集连接

你可以使用 pandas 库中的 merge 函数来实现两个 dataframe 的交集连接。具体操作如下：

import pandas as pd

# 创建两个 dataframe
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4], 'C': ['x', 'y', 'z']})

# 使用 merge 函数进行交集连接
result = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')

# 打印结果
print(result)

这样就可以得到两个 dataframe 的交集连接结果了。

两个dataframe取交集合并

你可以使用 pandas 库中的 merge() 函数来实现两个 DataFrame 的交集合并。具体步骤如下：

1. 根据某一列或多列进行内连接（交集）操作，得到新的 DataFrame；
2. 对新的 DataFrame 进行必要的重命名、删除等操作，使得两个原始 DataFrame 中的重复列名不会造成冲突；
3. 根据需要对新的 DataFrame 进行排序等操作，最终得到所需的结果。

下面是一个示例代码，假设两个原始 DataFrame 分别为 df1 和 df2，需要根据列名 col1 和 col2 进行交集合并：

import pandas as pd

# 创建两个示例 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C'], 'col2': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'col1': ['B', 'C', 'D'], 'col2': [2, 3, 4]})

# 根据 col1 和 col2 列进行内连接操作
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['col1', 'col2'], how='inner')

# 对重复列名进行重命名，保证不会造成冲突
merged_df = merged_df.rename(columns={'col1': 'new_col1', 'col2': 'new_col2'})

# 根据需要进行排序等操作
result_df = merged_df.sort_values(by=['new_col1', 'new_col2']).reset_index(drop=True)

# 打印结果
print(result_df)

输出结果为：

  new_col1  new_col2
0        B         2
1        C         3

注意，这里使用了 merge() 函数的 how 参数来指定了内连接操作，即只保留两个 DataFrame 中都存在的行。根据实际情况，你可能需要使用其他的合并方式，如左连接、右连接或外连接。具体可参考 pandas 文档中的说明。