如何根据其他数据框过滤一个熊猫数据框日期答案

【问题标题】：How to filter one pandas dataframe dates on the basis of other dataframe如何根据其他数据框过滤一个熊猫数据框日期
【发布时间】：2019-08-22 18:06:10
【问题描述】：

我有一个数据框，我需要根据另一个数据框的开始和结束日期过滤日期

示例集如下。 pandas 实现这一目标的最佳方法是什么？

考虑到下面的示例数据框，我已经包含了预期的结果集

df1 

ID all_date   clicks
1  2019-08-21   5
1  2019-08-22   4
2  2019-07-18   5
2  2019-07-21   5
2  2019-07-23   6

df2

ID start_date  end_date
1  2019-08-21 2019-08-21
2  2019-07-18 2019-08-21

预期输出：

df1

ID all_date   clicks
1  2019-08-21   5
2  2019-07-18   5
2  2019-07-21   5

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas pandasql

【解决方案1】：

您可以先melt，然后再merge：

首先最好将日期转换为日期时间，以防它们是字符串：

df1.all_date=pd.to_datetime(df1.all_date)
df2[['start_date','end_date']]=df2[['start_date','end_date']].apply(pd.to_datetime)

df1.merge(df2.melt('ID',value_name='all_date').drop('variable',1),on=['ID','all_date'])

   ID   all_date  clicks
0   1 2019-08-21       5
1   1 2019-08-21       5
2   2 2019-07-18       5

详情，melt 之后你会得到：

df2.melt('ID',value_name='all_date').drop('variable',1)

   ID   all_date
0   1 2019-08-21
1   2 2019-07-18
2   1 2019-08-21
3   2 2019-08-21

然后在两个数据帧上加入'ID','all_date'

【讨论】：

谢谢，你能帮我解释一下它背后的逻辑吗
我也没有得到想要的结果，得到一个空的df @anky_91
@Dhiraj 适用于输入数据。ID 是列还是索引？
是的，它是列，它适用于这个示例，但实际上我正在为其他更大的数据集执行此操作
得到了问题，除此之外我还有 2,3 个对象类型列，所以它可以删除这些列，非常感谢 :)