Python – intersection()を使って2つのPandas DataFrameの共通列を取得する方法

2つのDataFrame間で共通する列（カラム）を取得するには、intersection()メソッドを使用します。このメソッドはIndexオブジェクトに対して使うことができ、両方のDataFrameに存在する列名だけを抽出してくれます。まずは、サンプル用に2つのDataFrameを作成してみましょう。

# dataframe1 の作成
dataFrame1 = pd.DataFrame({
   "Car": ['Bentley', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
   "Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000],
   "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
})

# dataframe2 の作成
dataFrame2 = pd.DataFrame({
   "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
   "Units_Sold": [100, 110, 150, 80, 200, 90]
})

共通する列を取得するには、次のように記述します。

dataFrame2.columns.intersection(dataFrame1.columns)

実行例

以下が完全なコードです。

import pandas as pd

# dataframe1 の作成
dataFrame1 = pd.DataFrame({
   "Car": ['Bentley', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
   "Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000],
   "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
})
print("Dataframe1...\n", dataFrame1)

# dataframe2 の作成
dataFrame2 = pd.DataFrame({
   "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
   "Units_Sold": [100, 110, 150, 80, 200, 90]
})
print("Dataframe2...\n", dataFrame2)

# intersection() を使って共通列を取得
res = dataFrame2.columns.intersection(dataFrame1.columns)
print("\nCommon columns...\n", res)

出力結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

Dataframe1...
        Car  Cubic_Capacity  Reg_Price
0   Bentley            2000       7000
1     Lexus            1800       1500
2     Tesla            1500       5000
3   Mustang            2500       8000
4  Mercedes            2200       9000
5    Jaguar            3000       6000
Dataframe2...
        Car  Units_Sold
0      BMW         100
1    Lexus         110
2    Tesla         150
3  Mustang          80
4 Mercedes         200
5   Jaguar          90

Common columns...
Index(['Car'], dtype='object')

この例では、dataFrame1とdataFrame2のどちらにも「Car」列が含まれているため、intersection()の結果として「Car」だけが返されます。Cubic_CapacityやReg_Price、Units_Soldなど片方にしか存在しない列は除外されます。複数のDataFrameを結合・比較する前に共通列を確認したい場合などに、この方法が便利です。