我有两个数据框，代表随时间推移的股票价格和随时间推移的股票相关信息（例如公司的基本数据） .
两个数据框都包含月度数据，但它们的时间 Span 不同 . 一个是5年，另一个是10年 . 此外，两者都没有相同数量的股票，只有80％的重叠 .
以下是数据帧的示例：
days1 = pd.date_range（start ='1/1 / 1980'，end ='7/1 / 1980'，freq ='M'）
df1 = pd.DataFrame（np.random.randn（6,4），columns = list（'ABCD'），index = days1）
days2 = pd.date_range（start ='1/1 / 1980'，end ='5/1 / 1980'，freq ='M'）
df2 = pd.DataFrame（np.random.randn（4,6），columns = list（'ABCDEF'），index = days2）
我的目标是将两个数据帧都减少到内部关节 . 也就是说，两者都涵盖相同的时间段并包含相同的股票 . 我的索引包含日期，列名称是股票名称 .
我尝试过merge（）等多种变体，但是那些重新创建了一个合并的数据帧，我想保留两个数据帧 . 我也尝试过isin（），但我正在努力访问每个数据帧的索引 . 例如：
DF3 = DF1 [df1.isin（DF2） . dropna（）
有人有什么建议吗？
1 回答
对于列交叉点：
对于行交叉：
然后只是每个数据帧的子集：