查找两个数据框架共享的列

Pandas是用于数据分析和操作的开源Python库。它快速、强大、灵活，而且易于使用。在这篇文章中，我们将讨论如何找到两个数据框架之间的共同列。下面是可以用来寻找共同列的不同方法。

方法1：使用Numpy intersect1d方法

在这个例子中，我们将从列表中创建Pandas Dataframe，然后我们将使用Numpy的intersect1d()方法，它将返回两个Dataframe之间的共同列。

# 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:

查找两个数据框架共享的列

方法2：使用Pandas的交叉方法

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，它将返回两个Dataframe之间的共同列。

# 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:

查找两个数据框架共享的列

方法3：在这个例子中，我们将使用&操作符来寻找公共列。

# 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)