Pandas 中的 SQL 样式条件连接

Question

我有 2 个像这样的 dfs

df1:

ID  year  notes  score
12  2015  text   15.1
54  2014  text   18.4

df2:

id_num  year  score
12      2015  15.1
12      2014  12.9
54      2014  18.4

我正在尝试使用来自 df1 的所有数据和来自 df 的分数列创建一个新的 df，其中 df1.year = df2.year+1。像这样：

ID  year   notes  score  prior_yr_score
12  2015   text   15.1   12.9

我正在阅读 pandas 文档，但没有找到一种方法来执行这种类型的条件连接。在sql中我可以做

select a.*, b.score as prior_yr_score
from df1 as a left join df2 as b
on a.ID=b.id_num and a.year = b.year+1

而在python中我被困在

merged=pd.merge(df1, df2, how='left',left_on='ID',right_on='id_num')

如何在单个语句中执行此操作（pd.merge 或其他）？

编辑：我已经阅读了其他一些关于 python 中的 sql 样式连接的文章和文档，但还没有找到明确的答案。例如，this post 看起来很相似，但在答案中，OP 似乎实际上是在尝试按条件按组计算聚合度量，而不是在条件下加入 2 个 dfs。

Answer 1

In [92]: d1.merge(d2.assign(year=d2.year+1, prior_yr_score=d2.score).drop('score',1), left_on=['ID','year'], right_on=['id_num','year'])
Out[92]:
   ID  year notes  score  id_num  prior_yr_score
0  12  2015  text   15.1      12            12.9

Answer 2

您是否可以在 df2 中添加一个执行 year+1 计算的列，然后在该新列上合并？