仅比较具有相同日期时间索引的列值

Question

我有一个从 07:00:00 到 20:00:00 (df1) 的长 df 和一个短 df，只有长的一部分 (df2)（相同的日期时间索引值）。

我想比较两个数据框的分组大小值。

日期时间索引、id、x 和 y 值应该相同。

我可以这样做吗？

df1:

Out[180]: 

date                     id       gs   x    y                                          
2019-10-09 07:38:22.139  3166     nan  248  233
2019-10-09 07:38:25.259  3166     nan  252  235
2019-10-09 07:38:27.419  3166     nan  253  231
2019-10-09 07:38:30.299  3166     nan  251  232
2019-10-09 07:38:32.379  3166     nan  251  233
2019-10-09 07:38:37.179  3166     nan  228  245
2019-10-09 07:39:49.498  3167     nan  289  253
2019-10-09 07:40:19.099  3168     nan  288  217
2019-10-09 07:40:38.779  3169     nan  278  139
2019-10-09 07:40:39.899  3169     nan  279  183
...
2019-10-09 19:52:53.959  5725     nan  190  180
2019-10-09 19:52:56.439  5725     nan  193  185
2019-10-09 19:52:58.919  5725     nan  204  220
2019-10-09 19:53:06.440  5804     nan  190  198
2019-10-09 19:53:08.919  5804     nan  200  170
2019-10-09 19:53:11.419  5804     nan  265  209
2019-10-09 19:53:16.460  5789     nan  292  218
2019-10-09 19:53:36.460  5806     nan  284  190
2019-10-09 19:54:08.939  5807     nan  404  226
2019-10-09 19:54:23.979  5808     nan  395  131

df2:

Out[181]: 

date                     id    gs   x    y                                       
2019-10-09 11:20:01.418  3479  2.0  353  118.0
2019-10-09 11:20:01.418  3477  2.0  315   92.0
2019-10-09 11:20:01.418  3473  2.0  351  176.0
2019-10-09 11:20:01.418  3476  2.0  318  176.0
2019-10-09 11:20:01.418  3386  0.0  148  255.0
2019-10-09 11:20:01.418  3390  0.0  146  118.0
2019-10-09 11:20:01.418  3447  0.0  469  167.0
2019-10-09 11:20:03.898  3447  0.0  466  169.0
2019-10-09 11:20:03.898  3390  0.0  139  119.0
2019-10-09 11:20:03.898  3477  2.0  316   93.0

预期输出应该是包含“date”、“id”、“x”、“y”、“gs(df1)”、“gs(df2)”列的数据框

Answer 1

在一切都相等的情况下进行合并，但请确保重置索引，使其成为合并条件的一部分

df1_t = df1.reset_index()
df2_t = df1.reset_index()

results = df1_t.merge(df2_t, left_on = ['date', 'ids', 'x', 'y'],
                      right_on = ['date', 'ids', 'x', 'y'], 
                      indicator = True).reset_index()

print(results)

results 将在 df1 上包含 df2 中的行。