df1与df2进行merge合并，但只保留df2的列

可以使用merge函数的参数"on"指定合并的列，然后使用df2的列创建一个新的DataFrame：

merged_df = pd.merge(df1, df2[['column1', 'column2']], on='key')

其中，"column1"和"column2"是需要保留的df2的列，"key"是用来合并df1和df2的列。将合并的结果保存在merged_df中。

相关问题

df1与df2merge只保留对应列

可以使用merge()函数的参数on来指定要保留的列。例如：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['col1', 'col2'])

这将只保留df1和df2中的'col1'和'col2'列，并将它们合并成一个新的数据框merged_df。

已知有df1,df2，从df2中保留 df1里面存在的列

如果你想从DataFrame `df2` 中选择并保留那些在另一个DataFrame `df1` 中已经存在的列，可以使用`pd.merge` 或者`pd.concat` 的`join_axes` 参数，结合`isin` 函数来完成。这里是一个例子：

# 先获取df1的列名集合
column_names_df1 = set(df1.columns)

# 使用isin检查df2的列名是否在df1的列名集中
intersection_columns = df2.columns[df2.columns.isin(column_names_df1)]

df_result = df2[intersection_columns]

`df_result` 将只包含 `df1` 和 `df2` 中都有的列。

如果你想要直接合并而不改变列名，可以先对两个DataFrame做笛卡尔积（Cartesian product），然后再过滤出共享的列：

merged = pd.merge(df1, df2, how='outer')
result = merged.loc[:, merged.columns.isin(df1.columns)]

这两个操作都会保留 `df1` 中的列，并且如果某个列在 `df2` 中不存在，结果将会显示 `NaN` 值。