对比两个DataFrame的日期列并保留共有日期对应行的实现方法

解法思路 #

要实现两个DataFrame互相匹配公共日期的筛选，逻辑非常简单：

• 先判断每个DataFrame的日期取值是否存在于另一个DataFrame的日期列中
• 用得到的布尔序列作为索引过滤原数据即可

实现代码 #

import pandas as pd

# 建议先统一转换日期格式为datetime类型，避免因格式不一致导致匹配失效
df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'])
df2['Date'] = pd.to_datetime(df2['Date'])

# 筛选df1中日期在df2里存在的行，reset_index可选，作用是让输出索引从0连续排序
df1_filtered = df1[df1['Date'].isin(df2['Date'])].reset_index(drop=True)
# 筛选df2中日期在df1里存在的行
df2_filtered = df2[df2['Date'].isin(df1['Date'])].reset_index(drop=True)

结果说明 #

运行代码后得到的df1_filtered和df2_filtered和你给出的期望输出完全一致：df1会过滤掉2002-01-08、2002-01-10对应的行，df2会过滤掉2002-01-11到2002-01-13对应的行。如果你需要保留原DataFrame的行索引，删掉代码中的reset_index(drop=True)部分即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Blg Khalil