Python 熊猫中两个数据帧之间的匹配日期

在熊猫中，我有两个数据帧，都带有日期

一个数据框包含大约100000个日期，另一个数据框包含大约7000个日期

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如何保持dataframe1中的日期与dataframe2中的日期相匹配？

您可以执行内部联接操作。因为您只需要存在于两个数据帧中的数据

由于您没有粘贴太多代码，我将提供一个伪示例：

pd.merge(left=df_with_millions, left_on='date_column',
         right=df_with_seven_thousand, right_on='date_column')

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您可以在此处阅读有关合并的更多信息：

您可以执行内部联接操作。因为您只需要存在于两个数据帧中的数据

由于您没有粘贴太多代码，我将提供一个伪示例：

pd.merge(left=df_with_millions, left_on='date_column',
         right=df_with_seven_thousand, right_on='date_column')

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你可以在这里阅读更多关于合并的信息：

像

df1[df1['date'].isin（df2['date']）]

？是的，我试过了。forward[forward['OPR_DATE'].isin（cash['OPR_DATE']）我忘了提到这两列都是数据帧。它们还包含其他列，如价格等，但我需要匹配日期。但是，它仍然不起作用，因为检查len（forward['OPR_DATE']）根本没有显示缩减的列。所以你是说这不起作用？这很奇怪，我相信你运行的是什么版本的python和numpy。最新版本的pandas与Anaconda一起滚动这些列的数据类型是什么？它们都是日期时间还是字符串？比如

df1[df1['date'].isin（df2['date']）]

？是的，我试过了。forward[forward['OPR_DATE'].isin（cash['OPR_DATE']）我忘了提到这两列都是数据帧。它们还包含其他列，如价格等，但我需要匹配日期。但是，它仍然不起作用，因为检查len（forward['OPR_DATE']）根本没有显示缩减的列。所以你是说这不起作用？这很奇怪，我相信你运行的是什么版本的python和numpy。最新版本的pandas与Anaconda一起滚动这些列的数据类型是什么？它们都是日期时间还是字符串？