非インデックス列で複数のパンダデータフレームの共通部分を見つける方法

これが私が実装することになったものです。これをより効率的に行う他の方法があるかどうかを確認したいと思います。

import copy

dfs_array = [ df1, df2, df3, df4, ... ]

def intersection_of_dfs(dfs_array,col='Ticker'):
    if len(dfs_array) <= 1:
        # if we only have 1 or 0 elements simply return the origial array
        # no error is given, logic must be created for the return value.
        return dfs_array
    # does a shallow copy only.
    dfs = copy.copy(dfs_array)
    length = len(dfs) 
    while length > 1:
        df1 = dfs.pop()
        df2 = dfs.pop()
        df0 = df1.loc[ df1[col].isin( df2[col].values ) ]
        dfs.insert(0,df0)
        length = len(dfs)
    return dfs

マージを使用するという提案は、インデックスと列の見出しを壊してしまうため、機能しません。

これはマージが与えるものです：

>     [   open_x_x  high_x_x  low_x_x  close_x_x  volume_x_x Ticker  ...  LowAboveShort_y_y  ShortAboveLong_y_y  Return_y_y  DayDiff_y_y 
> AboveBelow_y_y  ShortToLong_y_y
>     0     52.60     52.68    52.24    52.4779        7632   AADR  ...            0.28214            1.087176    0.043298     2.600000             2.0         8.000000
>     1     14.03     14.03    14.03    14.0300         359   AAMC  ...            0.17472            0.628733    0.202228     1.333333             7.0         2.600000
>     2      2.15      2.15     1.72     1.9500       10095   AAME  ...           -0.20068            0.107564    0.114286     1.000000             1.0         0.636364
>     
>     [3 rows x 61 columns]]

そして、これは以下のコードが与えるものです：

>     [             open   high    low    close  volume Ticker  Difference     LongMA   ShortMA  HighBelowShort  LowAboveShort 
> ShortAboveLong    Return   DayDiff  AboveBelow  ShortToLong
>     timestamp                                                                                                                                                                           
>     2019-12-12  52.60  52.68  52.24  52.4779    7632   AADR      0.1379  50.870684  51.95786         0.72214        0.28214        1.087176  0.043298  2.600000         2.0     8.000000
>     2019-12-12  14.03  14.03  14.03  14.0300     359   AAMC     -0.0100  13.226547  13.85528         0.17472        0.17472        0.628733  0.202228  1.333333         7.0     2.600000
>     2019-12-12   2.15   2.15   1.72   1.9500   10095   AAME      0.1900   1.813116   1.92068         0.22932       -0.20068        0.107564  0.114286  1.000000         1.0     0.636364]

列見出しと同様にタイムスタンプがどのように維持されるかに注意してください。