抱歉，如果这是一个相当新手的问题。我试图找到两个数据帧之间共有哪些行。返回值应该是与df1相同的df2的行索引。我笨拙的例子：
df1 = pd.DataFrame({'col1':['cx','cx','cx2'], 'col2':[1,4,12]})
df1['col2'] = df1['col2'].map(str);
df2 = pd.DataFrame({'col1':['cx','cx','cx','cx','cx2','cx2'], 'col2':[1,3,5,10,12,12]})
df2['col2'] = df2['col2'].map(str);
df1['idx'] = df1[['col1','col2']].apply(lambda x: '_'.join(x),axis=1);
df2['idx'] = df2[['col1','col2']].apply(lambda x: '_'.join(x),axis=1);
df1['idx_values'] = df1.index.values
df2['idx_values'] = df2.index.values
df3 = pd.merge(df1,df2,on = 'idx');
myindexes = df3['idx_values_y'];
myindexes.to_csv(idir + 'test.txt',sep='\t',index = False);
返回值应为[0,4,5]。高效地完成此操作将非常棒，因为两个数据帧将具有几百万行。
谢谢！
最佳答案
不需要带有连接值的新列，默认情况下，通过两列进行内部合并，并且如果需要df2.index值，请添加reset_index：
df1 = pd.DataFrame({'col1':['cx','cx','cx2'], 'col2':[1,4,12]})
df2 = pd.DataFrame({'col1':['cx','cx','cx','cx','cx2','cx2'], 'col2':[1,3,5,10,12,12]})
df3 = pd.merge(df1,df2.reset_index(), on = ['col1','col2'])
print (df3)
col1 col2 index
0 cx 1 0
1 cx2 12 4
2 cx2 12 5
对于两个索引都需要：
df4 = pd.merge(df1.reset_index(),df2.reset_index(), on = ['col1','col2'])
print (df4)
index_x col1 col2 index_y
0 0 cx 1 0
1 2 cx2 12 4
2 2 cx2 12 5
仅对于两个DataFrame的交集：
df5 = pd.merge(df1,df2, on = ['col1','col2'])
#if 2 column DataFrame
#df5 = pd.merge(df1,df2)
print (df5)
col1 col2
0 cx 1
1 cx2 12
2 cx2 12
关于python - python panda:返回常见行的索引，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/50309108/