极客笔记Python Pandas ŌĆō我们可以使用&运算符查找两个数据框之间的公共列吗？
在使用Python Pandas库进行数据处理时，我们常常需要进行数据框的操作。而当我们需要查找两个数据框之间的共同列（即可以进行相同列的操作）时，我们是否可以使用”&”运算符呢？下面，我们就来探讨一下这个问题。
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Pandas数据框的&运算符
在Pandas中，数据框（DataFrame）和Series对象都支持&运算符。&运算符用于进行按位and运算。我们可以通过将数据框或者Series的列（column）直接加上”&”运算符来实现两个数据框之间列的比较。
示例代码如下：
import pandas as pd
# 创建数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 4], 'C': [7, 8, 9]})
# 通过&运算符查找共同的列
common_cols = list(df1.columns & df2.columns)
print(common_cols)
运行结果为：
['A']
从结果上来看，使用&运算符可以获取到两个数据框之间的共同列。但是，我们需要注意到，这里的”&”运算符实际上是进行按位and运算，得到的结果是两个数据框之间有相同列的列名组成的集合。这里得到的集合中只有’A’列，即表明两个数据框中只有’A’列相同。
那么，我们可以得出结论：使用&运算符可以查找到两个数据框之间的公共列，但是这里得到的结果是列名的集合，而不是数据框中的数据。
因此，如果要比较两个数据框之间的相同列的数据，我们需要使用Pandas提供的其他方法。
Pandas数据框的join方法
如果我们需要比较两个数据框中相同列的数据，就需要将这些列合并到一起。在Pandas中，我们可以使用join方法来实现数据的合并。
示例代码如下：
import pandas as pd
# 创建数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 4], 'C': [10, 11, 12], 'D': [13, 14, 15]})
# 使用join方法合并数据框
df3 = df1.join(df2.set_index('A'), on='A', how='inner')
print(df3)
运行结果为：
A B C_x C_y D
0 1 4 7 10.0 13
从结果可以看出，使用join方法合并数据框，可以得到两个数据框中相同列的数据。这里需要注意的是，我们需要通过指定参数on='A'来指定连接列为‘A’列，然后再通过‘how=’inner’`参数指定连接方式为内连接。而在连接完成后，我们得到的数据框中包括了两个数据框中‘A’列相同的行（即A列中值为1），并将这些行中的其他数据列进行了合并。
因此，如果我们需要比较两个数据框之间共同列的数据，我们可以通过join方法来实现。
结论
使用&运算符查找两个数据框之间的公共列是一种简单的方法，但是这里得到的结果是列名的集合，而不是数据框中的数据。如果需要比较两个数据框在共同列上的数据，我们可以使用Pandas提供的join方法来实现。join方法可以将两个数据框中相同列的数据合并起来，得到包含共同列数据的新数据框。因此，在进行数据处理时，我们需要根据实际需求，选择合适的方法进行处理。