如何根据列标签获取数据框的交集？答案

【问题标题】：How to get intersection of dataframes based on column labels?如何根据列标签获取数据框的交集？
【发布时间】：2019-11-15 12:14:54
【问题描述】：

我想根据列标签获取 pandas 数据框 df_a 和 df_b 的交集。考虑df_a

import pandas as pd

df_a = pd.DataFrame(
    columns=[0.1, 0.2, 0.6],
    data=[[59, 10, 50]],
)
df_a

    0.1     0.2     0.6
0   59      10      50

和df_b

df_b = pd.DataFrame(
    columns=intervals_b,
    data=[[59, 20, 50]],
)

    0.1     0.4     0.6
0   59      20      50

。如何获得预期的交叉点？

    0.1     0.6
0   59      50

【问题讨论】：

标签： python python-3.x dataframe

【解决方案1】：

获取两列列表的交集？然后从其中一个数据帧中获取值：

这是你需要的吗？

>>> col_intersect = list(set(df_a.columns.tolist()).intersection(df_b.columns.tolist()))
>>> col_intersect
[0.1, 0.6]

>>> new_df = df_a[col_intersect]
>>> new_df
   0.1  0.6
0   59   50

【讨论】：

【解决方案2】：

一个快速的解决方案是找到公共列，然后进行合并内部操作：

import numpy as np
import pandas as pd


df_a = pd.DataFrame(
    columns=[0.1, 0.2, 0.6],
    data=[[59, 10, 50],[1,2,3]],
)
df_b = pd.DataFrame(
    columns=[0.1, 0.4, 0.6],
    data=[[59, 20, 50],[4,5,6]],
)

#get an array of common column names
col = np.intersect1d(df_a.columns.tolist(), df_b.columns.tolist())

df_all = pd.merge(df_a[col], df_b[col], how='inner')

【讨论】：