查找两个数据框共享的列

Pandas 是用于数据分析和操作的开源Python库。它快速、强大、灵活且易于使用。在本文中，我们将讨论如何查找两个数据帧之间的公共列。以下是可用于查找常见列的不同方法。

方法一：使用Numpy intersect1d方法

在此示例中，我们将从列表中创建 Pandas Dataframe，然后我们将使用 Numpy 的 intersect1d() 方法，该方法将返回两个 Dataframe 之间共有的列。

Python3

# Importing libraries
import pandas as pd
import numpy as np
 
# Creating Dataframes
a = [{'Name': 'abc', 'Age': 8, 'Grade': 3},{'Name': 'xyz', 'Age': 9, 'Grade': 3}]
df1 = pd.DataFrame(a)
b = [{'ID': 1,'Name': 'abc', 'Age': 8},{'ID': 2,'Name': 'xyz', 'Age': 9}]
df2 = pd.DataFrame(b)
 
# Printing Dataframes
display(df1)
display(df2)
 
# Finding Common columns
a = np.intersect1d(df2.columns, df1.columns)
 
# Printing common columns
print ("Common Columns:",a)

输出：

方法二：使用Pandas交集法

在这个例子中，我们将从列表中创建 Pandas Dataframe，然后我们将使用 Panda 的intersection() 方法，该方法将返回两个Dataframes 之间共有的列。

蟒蛇3

# Importing libraries
import pandas as pd
 
# Creating Dataframes
a = [{'Name': 'abc', 'Age': 8, 'Grade': 3},
     {'Name': 'xyz', 'Age': 9, 'Grade': 3}]
 
df1 = pd.DataFrame(a)
b = [{'ID': 1,'Name': 'abc', 'Age': 8},
     {'ID': 2,'Name': 'xyz', 'Age': 9}]
 
df2 = pd.DataFrame(b)
 
# Printing Dataframes
display(df1)
display(df2)
 
# Finding Common columns
a = df2.columns.intersection(df1.columns)
 
# Printing common columns
print ("Common Columns:",a)

输出：

方法 3：在本例中，我们将使用 &运算符来查找公共列。

蟒蛇3

# Importing libraries
import pandas as pd
 
# Creating Dataframes
a = [{'Name': 'abc', 'Age': 8, 'Grade': 3},
     {'Name': 'xyz', 'Age': 9, 'Grade': 3}]
 
df1 = pd.DataFrame(a)
b = [{'ID': 1,'Name': 'abc', 'Age': 8},
     {'ID': 2,'Name': 'xyz', 'Age': 9}]
 
df2 = pd.DataFrame(b)
 
# printing Dataframes
display(df1)
display(df2)
 
# Finding Common columns
a = df1.columns & df2.columns
 
# Printing common columns
print ("Common Columns:",a)

输出：