我想找到col1和col2的值,其中第一个数据帧的col1和col2都在第二个数据帧中.

这些行应该在结果数据框中：

>披萨,男孩
>披萨,女孩
>冰淇淋,男孩

因为所有三行都在第一个和第二个数据帧中.

我怎么可能做到这一点？我正在考虑使用isin,但是当我不得不考虑多个列时,我不确定如何使用它.

最佳答案 在col1和col2上执行
inner merge：

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'col1': ['pizza', 'hamburger', 'hamburger', 'pizza', 'ice cream'], 'col2': ['boy', 'boy', 'girl', 'girl', 'boy']}, index=range(1,6))
df2 = pd.DataFrame({'col1': ['pizza', 'pizza', 'chicken', 'cake', 'cake', 'chicken', 'ice cream'], 'col2': ['boy', 'girl', 'girl', 'boy', 'girl', 'boy', 'boy']}, index=range(10,17))

print(pd.merge(df2.reset_index(), df1, how='inner').set_index('index'))

产量

            col1  col2
index                 
10         pizza   boy
11         pizza  girl
16     ice cream   boy

reset_index和set_index调用的目的是保留df2的索引,就像您发布的所需结果一样.如果索引不重要,那么

pd.merge(df2, df1, how='inner')
#         col1  col2
# 0      pizza   boy
# 1      pizza  girl
# 2  ice cream   boy

就够了

或者,您可以在col1和col2列中构造MultiIndexs,然后调用MultiIndex.isin method：

index1 = pd.MultiIndex.from_arrays([df1[col] for col in ['col1', 'col2']])
index2 = pd.MultiIndex.from_arrays([df2[col] for col in ['col1', 'col2']])
print(df2.loc[index2.isin(index1)])

产量

         col1  col2
10      pizza   boy
11      pizza  girl
16  ice cream   boy