Python 从其他df列有条件地创建新列

我想在df1中创建一个新的布尔列，如果它在df2的两列中同时满足这两个条件。例如：

df1:
   ID         Date
01234    8-23-2020
01234    8-26-2020
01235    8-24-2020
01235     9-3-2020
01236     9-1-2020

df2:
   id       visit
01234    8-23-2020
01235     9-3-2020

我只想在df1中实现df2中的访问，结果如下：

df1:
   ID         Date    In_store
01234    8-23-2020        1
01234    8-26-2020        0
01235    8-24-2020        0
01235     9-3-2020        1
01236     9-1-2020        0

我试过：

pos_id = df2['id'].tolist()
pos_date = df2['visit'].tolist()

for row in df:
    if df1['ID'].isin(pos_id) and df1['Date'].isin(pos_visit):
        df1['In_store'] = 1
    else: 
        df1['In_store'] = 0

for row in df:
    if df1['ID'] == df2['ID'] and df1['Date'] == df2['Date']:
        df1['In_store'] = 1
    else: 
        df1['In_store'] = 0

但我得到： ValueError:序列的真值不明确。请使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）

我试过：

pos_id = df2['id'].tolist()
pos_date = df2['visit'].tolist()

for row in df:
    if df1['ID'].isin(pos_id) and df1['Date'].isin(pos_visit):
        df1['In_store'] = 1
    else: 
        df1['In_store'] = 0

for row in df:
    if df1['ID'] == df2['ID'] and df1['Date'] == df2['Date']:
        df1['In_store'] = 1
    else: 
        df1['In_store'] = 0

但我得到： “ValueError:即使将列重命名为相同的列，也只能比较标记相同的系列对象”

我错过了什么？

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谢谢

这基本上是合并：

merged = df1.merge(df2, left_on=['ID','Date'], right_on=['id','visit'], how='left')

df1['In_store'] = merged['visit'].notna().astype(int)

输出：

     ID       Date  In_store
0  1234  8-23-2020         1
1  1234  8-26-2020         0
2  1235  8-24-2020         0
3  1235   9-3-2020         1
4  1236   9-1-2020         0

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谢谢，这起作用了。不幸的是，我的最后一个新专栏中的一些id与df2中的id不匹配。我要进一步挖掘我可能错过的东西