Фильтрация DataFrame на два столбца в другом раме DataFrame ⇐ Python

[Anonymous]

Мне нужны некоторые советы по вопросу о пандах.name date column_1 column_11
Anne 2018-01-01 some info1 some info11
John 2018-01-01 some info1 some info11
Mark 2018-02-01 some info1 some info11
Ethan 2018-03-01 some info1 some info11
Anne 2018-04-01 some info1 some info11
Ethan 2018-04-01 some info1 some info11
< /code>

У меня есть другой DataFrame, DF2, который содержит все имена и даты в моем примере данных: < /p>

name date column_2 column_22
Bob 2018-01-01 some info2 some info22
Bob 2018-01-01 some info2 some info22
Anne 2018-01-01 some info2 some info22
John 2018-01-01 some info2 some info22
Mark 2018-02-01 some info2 some info22
Mark 2018-02-01 some info2 some info22
Ethan 2018-03-01 some info2 some info22
Anne 2018-04-01 some info2 some info22
Anne 2018-04-01 some info2 some info22
Ethan 2018-04-01 some info2 some info22
Carl 2018-01-01 some info2 some info22
Joe 2018-01-01 some info2 some info22
< /code>

и, в качестве вывода, мне нужен диапазон данных, такой как DF1, но со всеми столбцами в DF2. < /p>

Обратите внимание, что DF1 и DF2 имеют другие столбцы в дополнение к теми, которые я показываю, поэтому у них другая информация. Дело в том, что я хочу столбцы в DF2, но только с именами в даты, показанные в DF1. < /P>

Вывод образца будет: < /p>

name date column_2 column_22
Anne 2018-01-01 some info2 some info22
John 2018-01-01 some info2 some info22
Mark 2018-02-01 some info2 some info22
Mark 2018-02-01 some info2 some info22
Ethan 2018-03-01 some info2 some info22
Anne 2018-04-01 some info2 some info22
Anne 2018-04-01 some info2 some info22
Ethan 2018-04-01 some info2 some info22
< /code>

Примечание: < /strong> < /p>

выполнение: < /strong> < /p>


df = df2.merge (df1) < /p>
< /blockquote>

Работа < /strong> < /p>

Примечание 2: < /strong> < /p>

df1 содержит агрегированные и отфильтрованные данные от DF2, поэтому в DF1 меньше строк, чем в DF2. Я просто хочу сохранить в DF2 те ряды, которые содержат имя и дату в DF1.>

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/575 ... -dataframe