Question

我有两个不同尺寸的数据框（即）：

df1
      A    B     
0     1    10
1     2    11
2     3    12
3     4    13
4     5    14

df2
      A    B     C
0     1    10    10
1     3    12    12
2     4    13    13

我知道如何检索两个数据框中存在的元素：

dfnew = df1.loc[df1.set_index(list(df1.columns)).index.isin(df2.set_index(list(df2.columns)).index)]

另一方面，我想要的，只检索两个数据帧中存在的列的名称，并将它们存储在变量中，例如：

a= [ A, B, C]

Answer 1

#use set on df columns to get the intersections:
list(set(df1.columns).union(set(df2.columns)))

Answer 2

如果只需要列名称的联合，我认为你需要union：

df1.columns.union(df2.columns).tolist()

样品：

df1 = pd.DataFrame(columns=['A', 'B'])
df2 = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'])

L = df1.columns.union(df2.columns).tolist()
print (L)
['A', 'B', 'C']

使用numpy.union1d加快解决方案：

L = np.union1d(df1.columns, df2.columns).tolist()
print (L)
['A', 'B', 'C']

如何比较数据帧熊猫中的列？

2 个答案: