Buscar columnas compartidas por dos marcos de datos

Pandas es la biblioteca Python de código abierto utilizada para el análisis y la manipulación de datos. Es rápido, potente, flexible y fácil de usar. En este artículo, discutiremos cómo encontrar columnas que sean comunes entre dos marcos de datos. A continuación se muestra el enfoque diferente que se puede utilizar para encontrar columnas comunes.

Método 1: Usar el método Numpy intersect1d

En este ejemplo, crearemos Pandas Dataframe a partir de la lista y luego usaremos el método intersect1d() de Numpy que devolverá las columnas que son comunes entre dos Dataframes.

# Importing libraries
import pandas as pd
import numpy as np
 
# Creating Dataframes
a = [{'Name': 'abc', 'Age': 8, 'Grade': 3},{'Name': 'xyz', 'Age': 9, 'Grade': 3}]
df1 = pd.DataFrame(a)
b = [{'ID': 1,'Name': 'abc', 'Age': 8},{'ID': 2,'Name': 'xyz', 'Age': 9}]
df2 = pd.DataFrame(b)
 
# Printing Dataframes
display(df1)
display(df2)
 
# Finding Common columns
a = np.intersect1d(df2.columns, df1.columns)
 
# Printing common columns
print ("Common Columns:",a)

Producción:

 Método 2: Usar el método de intersección de Pandas

En este ejemplo, crearemos Pandas Dataframe de la lista, y luego usaremos el método de intersection() de Panda que devolverá columnas que son comunes entre dos Dataframes. 

# Importing libraries
import pandas as pd
 
# Creating Dataframes
a = [{'Name': 'abc', 'Age': 8, 'Grade': 3},
     {'Name': 'xyz', 'Age': 9, 'Grade': 3}]
 
df1 = pd.DataFrame(a)
b = [{'ID': 1,'Name': 'abc', 'Age': 8},
     {'ID': 2,'Name': 'xyz', 'Age': 9}]
 
df2 = pd.DataFrame(b)
 
# Printing Dataframes
display(df1)
display(df2)
 
# Finding Common columns
a = df2.columns.intersection(df1.columns)
 
# Printing common columns
print ("Common Columns:",a)

 Producción:
 

 Método 3: En este ejemplo, usaremos el operador & para encontrar columnas comunes. 

# Importing libraries
import pandas as pd
 
# Creating Dataframes
a = [{'Name': 'abc', 'Age': 8, 'Grade': 3},
     {'Name': 'xyz', 'Age': 9, 'Grade': 3}]
 
df1 = pd.DataFrame(a)
b = [{'ID': 1,'Name': 'abc', 'Age': 8},
     {'ID': 2,'Name': 'xyz', 'Age': 9}]
 
df2 = pd.DataFrame(b)
 
# printing Dataframes
display(df1)
display(df2)
 
# Finding Common columns
a = df1.columns & df2.columns
 
# Printing common columns
print ("Common Columns:",a)

Producción: