考虑以下两个数据框：

dic_1 = {'intA': {0: 'A', 1: 'B', 2: 'A', 3: 'D', 4: 'A', 5: 'F', 6: 'C', 7: 'H', 8: 'D', 9: 'X', 10: 'A', 11: 'C', 12: 'X'}, 'intB': {0: 'FG', 1: 'GH', 2: 'SD', 3: 'KJ', 4: 'FG', 5: 'WE', 6: 'NB', 7: 'GH', 8: 'AA', 9: 'ZX', 10: 'QQ', 11: 'OI', 12: 'XX'}}
df_1 = pd.DataFrame(dic_1)
df_1


   intA intB
0   A   FG
1   B   GH
2   A   SD
3   D   KJ
4   A   FG
5   F   WE
6   C   NB
7   H   GH
8   D   AA
9   X   ZX
10  A   QQ
11  C   OI
12  X   XX

dic_2 = {'ref': {0: 'AA',
  1: 'GH',
  2: 'CD',
  3: 'FG',
  4: 'XX',
  5: 'TY',
  6: 'ZX',
  7: 'SD',
  8: 'KJ',
  9: 'IU'}}
df_2 = pd.DataFrame(dic_2)
df_2
    ref
0   AA
1   GH
2   CD
3   FG
4   XX
5   TY
6   ZX
7   SD
8   KJ
9   IU

我想要的是一个看起来像这样的结果数据框：

  symbol    count
0   A   3
1   B   1
2   D   2
3   F   0
4   C   0
5   H   1
6   X   2

逻辑：对于df_1中'intA'列中的每一项，如果df_1中'intB'列中对应的项存在于df_2中'ref'列中，则计数加1。例如，在 'intA' 中出现了 4 次 'A'，但在 df_2 的 'ref' 中只有 'intB' 列中的三个对应项，因此计数为 3。

回答

df_1.set_index('intA')['intB'].isin(df_2['ref'])
    .sum(level=0).rename_axis('symbol').reset_index(name='count')

  symbol  count
0      A      3
1      B      1
2      D      2
3      F      0
4      C      0
5      H      1
6      X      2