Python 按日期和列名匹配2个数据帧以获取值

我有两个数据帧（它们已经是数据帧格式，但为了便于说明，我首先将它们创建为字典）：

及

现在，如果

df1.Date

按年份和月份与

df2.Date

匹配，我想在

df1

中添加一个额外的列，其中包含

df2

的

值（日期通常不匹配，因为
df1
包含月末日期）如果
df2
的列名与相应的
df1.name
值匹配

所以结果应该是这样的：

df_new = {
        'Date':['2013-02-14','2013-03-03','2013-05-02','2014-10-31'],
        'Name':['Felix','Felix','Peter','Paul'],
        'Values':['Value1_x','Value2_x','Value3_y','NaN']}

df_new = pd.DataFrame(df_new)

你对如何解决这个问题有什么建议吗

我考虑为
year
和
month
（
df1['year']=df1['Date'].dt.year
）创建额外的列，然后匹配
df1[[df1['year']==df2['year']]和（df1['month']==df2[/code>，并调用
df2.column
，但总的来说，我不知道如何将所有内容放在一起，尽量不要把你的数据集以图片的形式发布，b/c这很难帮到你

我认为最简单的方法是在每个数据框中创建一列，
日期
四舍五入到每个月的第一天

df1['Date_round'] = df1['Date'] - pd.offsets.MonthBegin(1)
df2['Date_round'] = df2['Date'] - pd.offsets.MonthBegin(1)

然后使用
melt
重塑
df2

df2_reshaped = df2.melt(id_vars=['Date','Date_round'], var_name='Name', value_name='Values')

然后，您可以使用
pd.merge
在
Date\u round
和
Name
上加入数据帧

df = pd.merge(df1, df2_reshaped.drop('Date', axis=1), how='left', on=['Date_round', 'Name'])

df2_reshaped = df2.melt(id_vars=['Date','Date_round'], var_name='Name', value_name='Values')

df = pd.merge(df1, df2_reshaped.drop('Date', axis=1), how='left', on=['Date_round', 'Name'])