pandas如何从df1的df2中获取值，而df1和df2在列上的值重叠

在pandas中，可以使用merge()函数将两个DataFrame按照列的值进行合并，并获取重叠的值。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建两个DataFrame，df1和df2。
3. 使用merge()函数将df1和df2按照列的值进行合并，并指定合并方式（如inner、outer、left、right）。
   • 例如：merged_df = pd.merge(df1, df2, on='列名', how='合并方式')

• 获取重叠的值，可以通过筛选合并后的DataFrame中的特定列来实现。
  • 例如：overlap_values = merged_df['列名']

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8]})

# 合并DataFrame并获取重叠的值
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')
overlap_values = merged_df['B']

print(overlap_values)

以上代码中，我们创建了两个示例DataFrame df1和df2，然后使用merge()函数按照列'A'的值进行内连接合并。最后，我们通过merged_df['B']获取了重叠的值。

关于pandas的更多详细信息和用法，可以参考腾讯云的相关产品文档：pandas文档