通过与另一个数据帧重叠来对熊猫数据帧进行子集

Question

对于以下两个数据帧：

df1 = pd.DataFrame({'name': pd.Series(["A", "B", "C"]), 'value': pd.Series([1., 2., 3.])})

     name  value
0    A    1.0
1    B    2.0
2    C    3.0

df2 = pd.DataFrame({'name': pd.Series(["A", "C", "D"]), 'value': pd.Series([1., 3., 5.])})

     name  value
0    A    1.0
1    C    3.0
2    D    5.0

我只想保留列中df2的值与name列中的值重叠的name行df1，即生成以下数据框：

     name  value
0    A    1.0
1    C    3.0

我已经尝试了多种方法，但我是 python 和 pandas 的新手，不喜欢来自 R 的语法。为什么这行代码不起作用，什么会？

df2[df2["name"] in df1["name"]]

Answer 1

您可以使用isin：

print (df2[df2["name"].isin(df1["name"])])
  name  value
0    A    1.0
1    C    3.0

另一个更快的解决方案numpy.intersect1d：

val = np.intersect1d(df2["name"], df1["name"])
print (val)
['A' 'C']

print (df2[df2.name.isin(val)])
  name  value
0    A    1.0
1    C    3.0