私は、時間の経過とともに株価を表す2つのデータフレームと、時間の経過とともに株関連情報（例えば、会社の基本データ）を持っています。2つのパンダデータフレームのフィルタエレメント
両方のデータフレームには月次データが含まれていますが、データのフレームはそれぞれ異なる期間に渡っています。 1つは5年、もう1つは10年です。また、両方の株数が同じではなく、80％の重複しかありません。以下
データフレームの例である：
days1 = pd.date_range（FREQ = 'M'、7 '/ 1/1980年代=末端、' 1/1/1980年代=開始）
DF1 = pd.DataFrame（np.random.randn（6、4）、カラム=リスト（ 'ABCD'）、インデックス= days1）
days2 = pd.date_range（1/1980分の1 =の 'を起動します'、end =' 5/1/1980 '、freq =' M '）
df2 = pd.DataFrame（np.random.randn（4,6）、columns = list（' ABCDEF '）、index =日2）
私の目標は、両方のデータフレームを内側の関節に縮小することです。つまり、両方とも同じ期間をカバーし、同じ株式を含みます。インデックスには日付が含まれ、列名はストック名です。
私はmerge（）などの複数のバリエーションを試しましたが、それらはマージされたデータフレームを作り直しました。私は両方のデータフレームを保持したいと思います。私もisin（）を試みましたが、私は各データフレームのインデックスにアクセスするのに苦労しています。 。例えば：
DF3 = DF1 [df1.isin（DF2）] dropna（）
は、誰かが何か提案はありますか？行の交差点のため
column_intersection = df1.columns & df2.columns
：列の交差点のため
あなたのコードの例を投稿してください。 – James