根据来自另一个DataFrame的匹配in操作pandas DataFrame列中的值

，可以通过使用pandas库中的isin()函数来实现。isin()函数可以用于检查一个Series或DataFrame中的每个元素是否在另一个Series或DataFrame中。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建两个DataFrame，假设一个为df1，一个为df2：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
df2 = pd.DataFrame({'C': [1, 3, 5]})

1. 使用isin()函数进行匹配操作：

result = df1['A'].isin(df2['C'])

1. 输出匹配结果：

print(result)

上述代码中，df1'A'表示df1中的列A，df2'C'表示df2中的列C。isin()函数会返回一个布尔值的Series，表示df1'A'中的每个元素是否在df2'C'中存在。如果存在，则对应位置的值为True，否则为False。

如果需要筛选出匹配的行，可以使用布尔索引：

matched_rows = df1[result]
print(matched_rows)

这样就可以得到df1中列A匹配df2中列C的行。

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