Python -选择数据框中出现在第二个数据框中的线

在Python中，可以使用pandas库来处理数据框（DataFrame）的操作。如果要选择数据框中出现在第二个数据框中的线，可以使用pandas的merge函数或者join函数。

1. merge函数： merge函数可以根据指定的列将两个数据框进行合并，并且只保留出现在第二个数据框中的行。

import pandas as pd

# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7]})

# 使用merge函数合并数据框
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'], how='inner')

print(merged_df)

输出结果为：

   A  B
0  2  5
1  3  6

在上述代码中，我们首先创建了两个数据框df1和df2。然后使用merge函数将这两个数据框按照列'A'和列'B'进行合并，并且指定了how参数为'inner'，表示只保留出现在第二个数据框中的行。最后打印合并后的结果。

1. join函数： join函数也可以用来合并两个数据框，但是它是基于索引进行合并的。

import pandas as pd

# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
df2 = pd.DataFrame({'C': [2, 3, 4], 'D': [5, 6, 7]}, index=['b', 'c', 'd'])

# 使用join函数合并数据框
joined_df = df1.join(df2, how='inner')

print(joined_df)

输出结果为：

   A  B  C  D
b  2  5  2  5
c  3  6  3  6

在上述代码中，我们首先创建了两个数据框df1和df2，并且指定了它们的索引。然后使用join函数将这两个数据框按照索引进行合并，并且指定了how参数为'inner'，表示只保留出现在第二个数据框中的行。最后打印合并后的结果。

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