如何用Pandas对比两个DataFrame列并筛选共有国家数据

现有两个均包含Country列的DataFrame，其中存在彼此独有的国家数据。需过滤掉这些独有国家，使两个DataFrame仅保留双方共有的国家数据。例如，若阿尔及利亚仅在DataFrame A中存在，则删除A中的阿尔及利亚行（B中独有国家同理）。我尝试使用isin方法，得到如下布尔序列，是否正确？后续需移除标记为False的行：

x.Country.isin(y.Country)

83      True
111     True
0       True
4       True
67      True
       ...  
175    False
174    False
130    False
49      True
50      True
Name: Country, Length: 176, dtype: bool

你的思路完全正确！x.Country.isin(y.Country)生成的布尔序列就是用来标记x中哪些国家在y里存在的——True表示该国家是双方共有的，False则是x独有的、需要剔除的条目。

接下来直接用这个布尔序列过滤DataFrame即可：

# 过滤x，只保留双方共有的国家
x_filtered = x[x.Country.isin(y.Country)]

# 同理处理y，保留和x共有的国家
y_filtered = y[y.Country.isin(x.Country)]

这样处理后，两个DataFrame就只会包含彼此都有的国家数据了。如果担心大小写、空格这类细节导致匹配出错，可以先统一处理Country列的格式：

x['Country'] = x['Country'].str.strip().str.lower()
y['Country'] = y['Country'].str.strip().str.lower()

再执行上面的过滤操作，能避免很多不必要的匹配失误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yusuf Oddy