NaNを含むパンダで一致する列を見つける

Question

pandasに関する非常に具体的な質問があります。私の両方がバイナリで、2つのデータフレームを持っている：一致させるために複数のパターンを含む一つは、言うことができます：

0 : 1,NaN,1,Nan,Nan 
1 : Nan,1,1,Nan,Nan 

と

0 : 1,0,0,1,0 
1 : 0,0,0,0,1 
2 : 1,0,1,0,0 

実際のデータのレコードを含む1、私は私がライン伝える操作を実行したいですどのレコードのデータが一致するかを示します。この例のルール0はレコード2と一致します。欠損値は何も一致する必要はなく、そこに問題があります。欠損値がなければ、単にpd.merge(df1,df2,how="inner")を使用できますが、内部結合は一致しませんNaNには何もありません。

すべてのループを実行することなくシンプルで洗練されたソリューションがありますか？ （明確にするため）を追加する

編集：

この：我々はduplicatedを使用できるバイナリである場合

0 : 1,1,0,0,0 
1 : 1,1,0,0,1 

Answer 1

：

0 : 1,1,NaN,NaN,NaN 

は、これらの両方と一致する必要があります

あなたが達成したいものを出力0

df=pd.concat([df1.fillna(0),df2],keys=['df1','df2']) 
df[df.astype(int).duplicated(keep=False)] 
Out[37]: 
     1 2 3 4 5 
df1 0 1.0 0.0 1 0.0 0.0 
df2 2 1.0 0.0 1 0.0 0.0 

EDIT

dd=df1.stack().reset_index().groupby('level_0').level_1.apply(list).tolist() 
dd 
Out[67]: [['1', '3'], ['2', '3']] 

df2.apply(lambda x : sum([all(x.loc[y]==1) for y in dd]),1) 

Out[78]: 
0 0 
1 0 
2 1 
dtype: int64 
df2[df2.apply(lambda x : sum([all(x.loc[y]==1) for y in dd]),1)==1] 
Out[80]: 
    1 2 3 4 5 
2 1 0 1 0 0