如何根据另一个数据框中的（日期）值过滤一个数据框

Question

我有2个数据集：df1：teamid  points  startdate  enddate1       30      2017-07-01 2018-06-302       41      2016-07-01 2017-06-303       32      2016-07-01 2017-06-30df2：teamid  date        color1       2017-01-02  red1       2018-01-02  yellow2       2017-06-05  blue3       2014-01-05  red4       2016-03-02  brown我想在df1.startdate和df1.enddate之间的匹配列df1.teamid == df2.teamid和df2.date上过滤df2。我尝试了多种变体：df2_filtered = df2[(df2['teamid'].isin(df1['teamid'])) & (df2['date'] >= df1['startdate']) & (df2['date'] <= df1['enddate'])]这给我带来了ValueError：只能比较标记相同的Series对象。我也试过了df2_filtered = df2[(df2['teamid'].isin(df1['teamid'])) & (str(df2['date']) >= df1['startdate']) & (str(df2['date']) <= df1['enddate'])]结果为0行。基于df1和df2，应该弹出匹配行（df2的第2行和第3行）。我应该如何设置过滤器，为什么最后一个选项不起作用？

Answer 1

联合会

ndf = pd.merge(df,df2, on='teamid', how='outer')

ndf.loc[ndf.date.between(ndf.startdate, ndf.enddate)]

    teamid  points  startdate   enddate date    color

1   1   30.0    2017-07-01  2018-06-30  2018-01-02  yellow

2   2   41.0    2016-07-01  2017-06-30  2017-06-05  blue