假设我有两个这种格式的数据框（称它们为df1 and df2):
+------------------------+------------------------+--------+
| user_id | business_id | rating |
+------------------------+------------------------+--------+
| rLtl8ZkDX5vH5nAx9C3q5Q | eIxSLxzIlfExI6vgAbn2JA | 4 |
| C6IOtaaYdLIT5fWd7ZYIuA | eIxSLxzIlfExI6vgAbn2JA | 5 |
| mlBC3pN9GXlUUfQi1qBBZA | KoIRdcIfh3XWxiCeV1BDmA | 3 |
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我正在寻找具有共同点的所有行的数据框user_id in df1 and df2。 （即，如果user_id都在df1 and df2，包括输出数据框中的两行）
我可以想出很多方法来解决这个问题，但它们都让我觉得笨拙。例如，我们可以找到所有独特的user_id每个数据帧中的 s ，创建每个数据帧的集合，找到它们的交集，用结果集过滤两个数据帧并将两个过滤后的数据帧连接起来。
也许这是最好的方法，但我知道 Pandas 很聪明。有没有更简单的方法来做到这一点？我看过merge但我不认为那是我需要的。
我的理解是这个问题可以更好地回答这个帖子 https://stackoverflow.com/questions/26921943/pandas-intersection-of-two-data-frames-based-on-column-entries.
但简单来说，用这种方法对OP的回答很简单：
s1 = pd.merge(df1, df2, how='inner', on=['user_id'])
这使s1有 5 列：user_id以及每个的其他两列df1 and df2.
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