Python 选择多个值位于另一数据帧中的行

我有一个数据框，其形式如下：

      day         u           a
 0 2018-03-01   5658599  suggestion
 1 2018-03-01  10405594  suggestion
 2 2018-03-01   4142545  suggestion
 3 2018-03-01  10397546  suggestion
 4 2018-03-01  10296737  suggestion

我想选择出现在以下位置的

（day，u）

：

     user_id access_date access_platform
 0  10405592  2018-03-01             IOS
 1  10405594  2018-03-01         ANDROID
 2  10405593  2018-03-01         ANDROID
 3  10405596  2018-03-01         ANDROID
 4  10405597  2018-03-01         ANDROID

其中

u

和

user\u id

与同一行的

day

和

access\u date

相同

数据帧是巨大的，有没有一种有效的方法不需要逐行迭代其中一个数据帧

（day，u）

条目可以在一个数据框中出现多次，但还有其他字段未显示。

与一起使用可删除两个

数据框中可能存在的重复项：

df1 = df1.drop_duplicates(subset=['day','u'])
df2 = df2.drop_duplicates(subset=['access_date','user_id'])


如果需要所有列：

df = df2.merge(df1, left_on=['access_date','user_id'], right_on=['day','u'])[df1.columns]
print (df)

          day         u           a
0  2018-03-01  10405594  suggestion

用于删除两个数据帧中可能的重复项：

df1 = df1.drop_duplicates(subset=['day','u'])
df2 = df2.drop_duplicates(subset=['access_date','user_id'])


如果需要所有列：

df = df2.merge(df1, left_on=['access_date','user_id'], right_on=['day','u'])[df1.columns]
print (df)

          day         u           a
0  2018-03-01  10405594  suggestion

一种方法是内部合并：

res = df1.merge(df2, how='inner', left_on=['day', 'u'],
                right_on=['access_date', 'user_id'])\
         .loc[:, df1.columns]

print(res)

          day         u           a
0  2018-03-01  10405594  suggestion

一种方法是内部合并：

res = df1.merge(df2, how='inner', left_on=['day', 'u'],
                right_on=['access_date', 'user_id'])\
         .loc[:, df1.columns]

print(res)

          day         u           a
0  2018-03-01  10405594  suggestion

df1.merge（df2.rename（columns={'user\u id'：'u'，'access\u date'：'day'））
df1.merge（df2.rename（columns={'user\u id'：'u'，'access\u date'：'day'））
谢谢你，我在做类似的事情之前试过了，但没有成功，这成功了！谢谢你，它起作用了，我在做类似的事情之前也试过了，但没有起作用，这起作用了！