如何在Python中基于一列的值查找另一列的完全匹配项

现有包含A、B两列的示例DataFrame如下：

A     B
123  555
456  123
789  666

需要筛选输出同时存在于B列中的A列值，示例对应输出为123。
原有代码运行时报错argument of type 'float' is not iterable。

• 逻辑误区：原有代码中row.A in row.B是判断当前行的A值是否属于当前行的B值，而需求是判断当前A值是否属于整个B列的所有值，二者逻辑完全不符
• 语法报错原因：row.B是单个数值（报错提示float大概率是实际数据中存在缺失值，被pandas自动转为float类型），in运算符要求右侧是可迭代对象，单个数值无法迭代，因此触发报错。

优先推荐pandas向量化操作，执行效率远高于遍历行的写法：

# 筛选出A列值在B列中存在的行，提取A列值
result = df.loc[df['A'].isin(df['B']), 'A']
# 打印结果
print(result)

如果需要输出为列表格式，可以追加.tolist()方法。

如果一定要调整原有遍历写法，修改如下即可运行，但不推荐用于1000行以上的DataFrame：

# 提前把B列的值转成集合，判断存在的效率更高
b_values = set(df['B'].values)
for i, row in df.iterrows():
    if row.A in b_values:
        print(row.A)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aytaj Ahmadova