blocks|key|1534576|text|我认为需要匹配列seq_id1和df2['sequences']使用isin和boolean+indexing|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|1534577|df1[df1['seq_id1'].isin(df2['sequences'])]|code-block|syntax|javascript|1534578|或者：|1534579|df+=+pd.merge(df1,+df2,+left_on='seq_id1',+right_on='sequences')|1534580|如果需要，则匹配df1的两列|1534581|df1[df1.isin(df2['sequences']).any(axis=1)]|1534582|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.isin.html|1|http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#boolean-indexing^0|8|7|G|G|Y|4|13|G|Y|4|0|13|G|1|0|0|0|0|8|3|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|12|8|@$9|13|A|14|B|C]|$9|15|A|16|B|C]|$9|17|A|18|B|C]|$9|19|A|1A|B|C]]|D|@$9|1B|A|1C|1|1D]|$9|1E|A|1F|1|1G]]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|1H|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|L|5|6|7|1I|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|M|3|N|5|H|7|1J|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|O|3|P|5|6|7|1K|8|@$9|1L|A|1M|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|Q|3|R|5|H|7|1N|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|S|3|-4|5|6|7|1O|8|@]|D|@]|E|$]]]|T|$U|$5|V|W|X|E|$Y|Z]]|10|$5|V|W|X|E|$Y|11]]]]

I believe need for match column <code>seq_id1</code> with <code>df2['sequences']</code> use <a href="http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.isin.html" rel="nofollow noreferrer"><code>isin</code></a> with <a href="http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#boolean-indexing" rel="nofollow noreferrer"><code>boolean indexing</code></a>:

<pre><code>df1[df1['seq_id1'].isin(df2['sequences'])]
</code></pre>

Or:

<pre><code>df = pd.merge(df1, df2, left_on='seq_id1', right_on='sequences')
</code></pre>

If need match both columns of <code>df1</code>:

<pre><code>df1[df1.isin(df2['sequences']).any(axis=1)]
</code></pre>

I have 2 dataframe 

for ex:

df1:

<pre><code>seq_id1 seq_id2
seq1_A seq2_B
seq2_A seq3_B
seq4_A seq9_B
seq9_A seq9_B
etc
</code></pre>

and another dataframe such 

df2:

<pre><code>sequences
seq2_A
seq9_A
</code></pre>

and keep only in the first dataframe, the row where the ID in the dataframe is present, here it would be: 

newdataframe merged:

<pre><code>seq_id1 seq_id2
seq2_A seq3_B
seq9_A seq9_B
</code></pre>

Thanks for your help :) 

here. are the dataframe=
First one with only 60 rows : <a href="https://drive.google.com/file/d/1RTTsUZKDPQAKnQ3WpcRJPNv6kzvp94nH/view?usp=sharing" rel="nofollow noreferrer">df1</a>
second one with with all seq ID: <a href="https://drive.google.com/file/d/1yEwoV84T6Rpqb_NdFKldgQxYVbJ6a_h3/view?usp=sharing" rel="nofollow noreferrer">df2</a>
Here the columns <code>["#qseqid'"]</code> in the first df has to match with the restricted df2 in the column <code>["seq2_id"]</code>

Merge 2 dataframes

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我有两个数据前任：df1：seq_id1     seq_id2seq1_A      seq2_Bseq2_A      seq3_Bseq4_A      seq9_Bseq9_A      seq9_Betc还有另一个数据df2：sequencesseq2_Aseq9_A并且只保留在第一个dataframe中，也就是在dataframe中的ID存在的行中，在这里它应该是：newdatafra

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