如何根据另一个数据框中存在的列过滤到新的数据框中？

根据另一个数据框中存在的列过滤到新的数据框中可以使用以下方法：

1. 使用基本的索引和条件判断：可以通过比较另一个数据框中某列的值是否存在于当前数据框中的某一列，然后使用布尔索引进行过滤，将符合条件的行提取出来。例如，使用Python的pandas库可以实现如下代码：

import pandas as pd

# 假设当前数据框为df1，另一个数据框为df2，要过滤的列为column_name
df_filtered = df1[df1['column_name'].isin(df2['column_name'])]

1. 使用merge操作：可以通过将两个数据框按照特定列进行合并，然后筛选出合并后结果中存在的行。例如，使用Python的pandas库可以实现如下代码：

import pandas as pd

# 假设当前数据框为df1，另一个数据框为df2，要过滤的列为column_name
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='column_name', how='inner')

以上两种方法都可以根据另一个数据框中存在的列过滤到新的数据框中。具体选择哪种方法取决于实际需求和数据的结构。