データセット内で共通項目を持つものだけ抜き出したい[Python]

Question

データセットから、出現頻度の高い項目すべてを含むデータのみを抜き出したいです。例えば

--a b c d e f
A 0 1 0 0 0 1
B 0 1 1 0 1 0
C 1 0 0 0 0 0
D 1 1 1 1 0 0
E 1 0 1 0 0 1
F 0 1 0 0 0 0

以上のようなデータセットがあった時、a~fの項目で出現頻度の高い３つ→a,b,c

そしてデータセットの中で、この出現頻度の高いabcをすべて含むデータ→D　

このような流れで、上記で言うDのデータを抜き出したく（実際にはもっと大きなデータセットで複数出てくると思いますが）、何か良い方法をご存知の方がいらしたら、どのようにコーディングしてよいものか教えていただきたく思います。
よろしくお願いいたします。

Answer 1

とりあえず質問の条件にあった物を作ってみました。
ただ出現頻度の多い物三つ目が複数あることも考えられますので
まだ考慮が必要かと思います。

import pandas as pd
from io import StringIO

s1 = '''--,a,b,c,d,e,f
A,0,1,0,0,0,1
B,0,1,1,0,1,0
C,1,0,0,0,0,0
D,1,1,1,1,0,0
E,1,0,1,0,0,1
F,0,1,0,0,0,0'''
df = pd.read_csv(StringIO(s1), index_col='--')
# a～f列の中で1の出現頻度の多い上位三つを取得する
column_list = list(df.sum().sort_values(ascending=False)[0:3].index)
# 出現頻度の多い上位三つの行の合計値DatarFrameを作成
sum_df = df[column_list].sum(axis=1)
# 合計値DataFrameの中で最大の行を取得
df = df[sum_df == sum_df.max()]
print(df)
'''
    a  b  c  d  e  f
--
D   1  1  1  1  0  0
'''

Comments

[yyy-]

ありがとうございます。かなり初心者なので落とし込むのに時間がかかってお返事遅くなってしまうと思います。まずはお礼まで。