Dataframe_1如果此行中第四列的值存在于的整个第一列的任何行中，我想从熊猫中查找行Dataframe_2。我需要将这些行复制到新表中。
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在这里，我还包括数据框：
数据框_1：
1 2 3 4
0
chr1 128611 128681 cuffs_1_128645 .
chr1 186868 186933 cuffs_2_186901 .
chr1 186978 187035 cuffs_3_187015 .
chr1 187054 187122 cuffs_4_187082 .
chr1 262712 262773 cuffs_5_262742 .
数据框_2：
1 2 3 4 5 6 7 8
0
cuffs_100001_101338862 1.24 3.11 1.86 11.19 5.59 8.08 0.62 0
cuffs_100004_101354225 2.49 0.62 1.86 1.86 2.49 1.24 0.00 0
cuffs_100045_101386584 14.92 14.92 3.11 10.57 5.59 15.54 0.62 0
cuffs_100089_101719129 2.49 0.62 1.86 5.59 1.86 1.86 0.00 0
cuffs_100111_101726996 6.84 0.00 3.73 3.11 6.84 2.49 0.62 0
这两个数据帧都是从.csv导入的，并且非常庞大，因此在这里我只放置了几行和几列。
这是我尝试的：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame.from_csv(Dataframe_1, sep = '\t', index_col=list(range(0,1,2)), header = None)
df2 = pd.DataFrame.from_csv(Dataframe_2, sep = '\t', index_col=list(range(0,1,2)), header = None)
df1 = df1[df1[3] == df2[0]]
df1.to_csv(fileout, sep = '\t', header = False)
当执行此操作时，我得到八（或大约）行响应，这些响应引用了pandas软件包文件，index.pyx而hashtable.pyx我不理解。
知道了！显然，没有经过测试的用于过滤的命令，无论是过滤df1 = df1[df1[3].isin(df2[0])]还是df1 = df1[df1[3] == df2[0]]识别出代表行索引的“ 0”列。出路是导入Dataframe_2而不是分配（0,1,2）而是（1,2,3）来分配列，这将导致df2的以下格式设置：
0 2 3 4 5 6 7 8
1
1.24 cuffs_100001_101338862 3.11 1.86 11.19 5.59 8.08 0.62 0
2.49 cuffs_100004_101354225 0.62 1.86 1.86 2.49 1.24 0.00 0
14.92 cuffs_100045_101386584 14.92 3.11 10.57 5.59 15.54 0.62 0
2.49 cuffs_100089_101719129 0.62 1.86 5.59 1.86 1.86 0.00 0
6.84 cuffs_100111_101726996 0.00 3.73 3.11 6.84 2.49 0.62 0
其中“ 0”列不再是行的索引。然后我们可以申请df1 = df1[df1[3].isin(df2[0])]。注意：的应用程序df1 = df1[df1[3] == df2[0]]将引发错误消息Series lengths must match to compare
谢谢！
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