如何通过另一个DataFrame的行过滤目标DataFrame并生成指定数据集？

你可以通过以下两种常见方法从df1中筛选出df2包含的目标文件及其对应数据：

方法一：使用isin()方法直接筛选行 #

这种方法简单直接，先提取df2中的目标文件列表，再在df1中匹配：

import pandas as pd

# 替换为你实际的列名，比如df1的文件列是'文件名'，df2的是'目标文件'
Wanted_df = df1[df1['文件名'].isin(df2['目标文件'])]

方法二：使用merge()做内连接 #

通过内连接自动匹配两个DataFrame中的相同文件，保留df1的所有数据列：

import pandas as pd

# 按文件名列做内连接，left_on/right_on替换为实际列名
Wanted_df = pd.merge(df1, df2, left_on='文件名', right_on='目标文件', how='inner')
# 若不需要df2的目标文件列，可删除
Wanted_df = Wanted_df.drop(columns=['目标文件'])

注意事项 #

• 确保两个DataFrame中用于匹配的文件列内容格式完全一致（比如大小写、后缀、路径是否统一），否则会出现匹配失败的情况。
• 根据你的实际列名替换代码中的文件名和目标文件。

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