Python 通过比较不同数据帧中的其他两列来连接列

我有两个大小不同的数据帧：

df1：

id日期时间
0 a1 1/1/2015
1 a1 2015年1月2日
2 a1 2015年1月3日
3 a2 2015年1月1日
4 a2 2/1/2015
5 a3 2/1/2015
6 a3 3/1/2015

df2：

我想比较df1和df2，这样我就可以用相应id和datetime的总成本值更新df1。因此，我希望我的结果如下所示： df1：

---

我尝试使用isin，但无法同时比较id和日期时间列。除了for循环和逐行比较之外，还有什么优雅的方法可以做到这一点吗？提前感谢

您可以在两个键上进行简单的

合并

：

res = pd.merge(df1, df2, on=['id', 'datetime'])

print(res)

   id  datetime  total
0  a1  1/1/2015    3.0
1  a1  2/1/2015    4.0
2  a1  3/1/2015    2.5
3  a2  1/1/2015    5.0
4  a2  2/1/2015    4.0
5  a3  2/1/2015    8.0
6  a3  3/1/2015    4.0

---

您可以在两个键上执行简单的

合并
：

res = pd.merge(df1, df2, on=['id', 'datetime'])

print(res)

   id  datetime  total
0  a1  1/1/2015    3.0
1  a1  2/1/2015    4.0
2  a1  3/1/2015    2.5
3  a2  1/1/2015    5.0
4  a2  2/1/2015    4.0
5  a3  2/1/2015    8.0
6  a3  3/1/2015    4.0

谢谢你的解决方案。我已经发布了这些df作为示例，但我的真实数据集有更多的列，我只需要合并其中一个。我们可以指定需要合并的一个吗？一个技巧是通过获取数据帧的子集只合并列。例如，您需要的列是
x
和
y
。您可以这样做：
pd.merge（df1，df2[['id'，'datetime'，'x'，'y']]，on=['id'，'datetime']）
EDIT:忘记添加键谢谢您的解决方案。我已经发布了这些df作为示例，但我的真实数据集有更多的列，我只需要合并其中一个。我们可以指定需要合并的一个吗？一个技巧是通过获取数据帧的子集只合并列。例如，您需要的列是
x
和
y
。您可以这样做：
pd.merge（df1，df2[['id'，'datetime'，'x'，'y']]，on=['id'，'datetime']）
EDIT:忘记添加键
res = pd.merge(df1, df2, on=['id', 'datetime'])

print(res)

   id  datetime  total
0  a1  1/1/2015    3.0
1  a1  2/1/2015    4.0
2  a1  3/1/2015    2.5
3  a2  1/1/2015    5.0
4  a2  2/1/2015    4.0
5  a3  2/1/2015    8.0
6  a3  3/1/2015    4.0