假设我有两个这样的DataFrame：

>>dfA
             S                      T            prob
0        ! ! !                ! ! ! !   8.1623999e-05
1        ! ! !                ! ! ! "   0.00354090007
2        ! ! !                ! ! ! .   0.00210241997
3        ! ! !                ! ! ! ?  6.55684998e-05
4        ! ! !                  ! ! !     0.203119993
5        ! ! !                ! ! ! ”  6.62070015e-05
6        ! ! !                    ! !   0.00481862016
7        ! ! !                      !    0.0274260994
8        ! ! !                " ! ! !  7.99940026e-05
9        ! ! !                    " !  1.51188997e-05
10       ! ! !                      "  8.50678989e-05

>>dfB
             S                      T                                 knstats
0        ! ! !                ! ! ! !                 knstats=2,391,104,64,25
1        ! ! !                ! ! ! "                    knstats=4,391,6,64,2
2        ! ! !                ! ! ! .                    knstats=4,391,5,64,2
3        ! ! !                ! ! ! ?                    knstats=1,391,4,64,4
4        ! ! !                  ! ! !               knstats=220,391,303,64,55
5        ! ! !                    ! !               knstats=16,391,957,64,115
6        ! ! !                      !              knstats=28,391,5659,64,932
7        ! ! !                " ! ! !                    knstats=2,391,2,64,1
8        ! ! !                    " !                  knstats=1,391,37,64,13
9        ! ! !                      "     knstats=2,391,1.11721e+06,64,180642
10       ! ! !                    . "           knstats=2,391,120527,64,20368

我想创建一个新的DataFrame，它由在两个矩阵中具有匹配的“ S”和“
T”条目的行以及dfA的prob列和dfB的knstats列组成。结果应类似于以下内容，并且顺序相同很重要：

             S                      T            prob                             knstats
0        ! ! !                ! ! ! !   8.1623999e-05             knstats=2,391,104,64,25
1        ! ! !                ! ! ! "   0.00354090007                knstats=4,391,6,64,2
2        ! ! !                ! ! ! .   0.00210241997                knstats=4,391,5,64,2
3        ! ! !                ! ! ! ?  6.55684998e-05                knstats=1,391,4,64,4
4        ! ! !                  ! ! !     0.203119993           knstats=220,391,303,64,55
5        ! ! !                    ! !   0.00481862016           knstats=16,391,957,64,115
6        ! ! !                      !    0.0274260994          knstats=28,391,5659,64,932
7        ! ! !                " ! ! !  7.99940026e-05                knstats=2,391,2,64,1
8        ! ! !                    " !  1.51188997e-05              knstats=1,391,37,64,13
9        ! ! !                      "  8.50678989e-05 knstats=2,391,1.11721e+06,64,180642