Python 比较两个DataFrame并基于列获取相似度

我有2个不同大小的行的数据框.我想要比较两个数据框之间的相似性，并基于两个列:ategory_id和Size.结果可以放入新的数据框中.两个数据帧之间的列长度相等.

d1 = {'item_id': [1, 2, 3, 4],
      'brand': ['E', 'E', 'E', 'E'],
      'category_id': [100, 100, 101, 100],
      'size': ['S', 'M', 'S', 'L'],
      'cost': [8.15, 12.91, 18.44, 14.95],
      'sell': [9.95, 14.49, 19.99, 16.79]
      }
      
d2 = {'item_id': [5, 6, 7, 8, 9, 10],
      'brand': ['V', 'V', 'V', 'V', 'V', 'V'],
      'category_id': [100, 100, 102, 100, 101, 103],
      'size': ['S', 'M', 'XL', 'L', 'XS', 'XXL'],
      'cost': [9.29, 13.99, 8.44, 10.95, 11.79, 14.95],
      'sell': [10.95, 15.49, 12.99, 12.79, 13.69, 17.29]
      }
      
df1 = pd.DataFrame(d1)
df2 = pd.DataFrame(d2)

df1
   item_id brand  category_id size   cost   sell
0        1     E          100    S   8.15   9.95
1        2     E          100    M  12.91  14.49
2        3     E          101    S  18.44  19.99
3        4     E          100    L  14.95  16.79

df2
   item_id brand  category_id size   cost   sell
0        5     V          100    S   9.29  10.95
1        6     V          100    M  13.99  15.49
2        7     V          102   XL   8.44  12.99
3        8     V          100    L  10.95  12.79
4        9     V          101   XS  11.79  13.69
5       10     V          103  XXL  14.95  17.29

所需输出:

   item_id brand  category_id size   cost   sell
0        1     E          100    S   8.15   9.95
1        5     V          100    S   9.29  10.95
2        2     E          100    M  12.91  14.49
3        6     V          100    M  13.99  15.49
4        4     E          100    L  14.95  16.79
5        8     V          100    L  10.95  12.79

我读过很多显示不同之处的解决方案，但谈到相似之处时，就不多了.我try 了下面的代码，但它只显示了df1中的相似性数据.

common_columns = df1.loc[:, df1.columns.isin(df2.columns)]

这个solution是最接近的，但它的行长相等，所以我认为它在我的情况下不会起作用.