使用Pandas isin（）和merge（）子集数据帧之间的区别

Question

我有两个数据帧df1和df2，并且都具有一个名为ID的列。有人可以帮我理解做子集之间的区别

new_df = df1[df1['ID'].isin(df2['ID'].unique())] 

并通过操作进行子设置

import pandas


unique_id_df = pandas.DataFrame(df2['ID'].unique())
unique_id_df.columns = ['ID']
new_df = df1.merge(unique_id_df,
                   on='ID',
                   how='inner')

我知道这两种方法之间存在一定的速度差异，并且行的顺序是不同的。但是返回的new_df的形状相同。 new_df是否包含相同的信息？