如何从一个dataframe列到另一个数据框列中提取列表的精确匹配？

从一个dataframe列到另一个数据框列中提取列表的精确匹配，可以通过以下步骤实现：

首先，确保两个数据框中的列数据类型一致，可以使用astype()方法进行类型转换。
使用isin()方法将第一个数据框中的列数据与列表进行匹配，返回一个布尔值的Series。
将上一步得到的布尔值的Series作为筛选条件，使用loc方法从第一个数据框中提取匹配的行。
使用merge()方法将第一个数据框中提取的匹配行与第二个数据框进行合并，通过指定列名进行连接。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建第一个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape', 'melon']})

# 创建第二个数据框
df2 = pd.DataFrame({'C': ['apple', 'grape', 'watermelon'],
                    'D': ['red', 'purple', 'green']})

# 将第一个数据框中的列数据与列表进行匹配
matches = df1['B'].isin(df2['C'])

# 提取匹配的行
matched_rows = df1.loc[matches]

# 将匹配的行与第二个数据框进行合并
result = pd.merge(matched_rows, df2, left_on='B', right_on='C')

print(result)

这段代码中，我们首先创建了两个数据框df1和df2，其中df1包含两列数据'A'和'B'，df2包含两列数据'C'和'D'。然后，我们使用isin()方法将df1中的列'B'与df2中的列'C'进行匹配，得到一个布尔值的Series。接着，我们使用loc方法从df1中提取匹配的行，将其存储在matched_rows中。最后，我们使用merge()方法将matched_rows与df2进行合并，通过指定列名进行连接，得到最终的结果result。

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