Python 检查数据帧中的vaue是否存在于具有条件的另一个数据帧中

我有一个熊猫数据帧，其结构类似于：

Application | Account  |  Application_Date
1           | 444444   |  10/01/2018
2           | 444444   |  09/01/2018
3           | 555555   |  10/01/2018

以及一个不同的数据帧，其结构如下：

Case     | Account | Case_Date
1        | 444444  | 09/01/2018
2        | 444444  | 11/01/2018
3        | 444444  | 10/01/2018
4        | 555555  | 07/01/2018

我想检查第一个数据帧中的帐户是否存在于第二个数据帧中，仅当案例_日期大于或等于应用程序_日期时，然后在第一个数据帧的列中获取输出以及案例编号，如：

Application | Account  |  Application_Date | Case_Exists | Case_Number
1           | 444444   |  10/01/2018       |  Y          |  2, 3
2           | 444444   |  09/01/2018       |  Y          |  1, 2, 3
3           | 555555   |  10/01/2018       |  N          |

你能给我个建议吗

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谢谢大家!

这是一个有点复杂的解决方案，但它能让你达到目的：

将日期设置为适当的日期时间

首先在两个数据帧之间进行合并

查找案例日期大于或等于申请日期的位置，按

应用程序

和

帐户

分组，并获取唯一案例

将结果合并回您的第一个df

将

Y

分配给非空值（发现案例时）：

设置： 过程：

>>> df1
   Application  Account Application_Date
0            1   444444       10/01/2018
1            2   444444       09/01/2018
2            3   555555       10/01/2018
>>> df2
   Case  Account   Case_Date
0     1   444444  09/01/2018
1     2   444444  11/01/2018
2     3   444444  10/01/2018
3     4   555555  07/01/2018

# set to datetime
df1['Application_Date'] = pd.to_datetime(df1['Application_Date'])

df2['Case_Date'] = pd.to_datetime(df2['Case_Date'])

# first merge
merged = df2.merge(df1)

# loc and groupby
cases = (merged.loc[merged['Case_Date'] >= merged['Application_Date']]
         .groupby(['Account','Application'])['Case']
         .unique())

# merge back
final = (cases.to_frame('Case_Number').merge(df1,left_index=True,
                                right_on=['Account', 'Application'],
                                how='outer')
         # Following line is just to re-adjust column order
         [['Application','Account','Application_Date','Case_Number']])

# assign Y and N
final['Case_Exists'] = final.Case_Number.notnull().map({True:'Y',False:'N'})

>>> final
   Application  Account Application_Date Case_Number Case_Exists
0            1   444444       2018-10-01      [2, 3]           Y
1            2   444444       2018-09-01   [1, 2, 3]           Y
2            3   555555       2018-10-01         NaN           N