首先，我对python很陌生，所以请对我轻松一点。
我需要从数据框中获取某个值。
我得到了以下代码：
第一个输入的数据框：
symbol date bmo amc company name
AAP 2019-05-22 Before The Open Advance Auto ADI 2019-05-22 Before The Open Analog Devices CM 2019-05-22 Before The Open CIBC CSWI 2019-05-22 Before The Open CSW Industrials KLXE 2019-05-22 Before The Open KLX Energy Services
for stock_symbol in mystocks:
print(stock_symbol)
输入：
#get the date from the date column
ddate = df_earning_calander.loc[
df_earning_calander.index == stock_symbol, 'date'][stock_symbol]
print(ddate)
输出：
AAP
2019-05-22 00:00:00
第二个输入的数据框：
symbol Stock name date ... AAP Advance Auto Parts Inc 2018-11-13 ... AAP Advance Auto Parts Inc 2019-02-15 ... AAP Advance Auto Parts Inc 2019-02-19 ... AAP Advance Auto Parts Inc 2019-05-21 ... AAP Advance Auto Parts Inc 2019-05-22 ...输入：
#get all the dates from the date column
ddate_12 = df_earnings_12.loc[
df_earnings_12.index == stock_symbol, 'date'][stock_symbol]
print(ddate_12)
输出：
AAP 2018-11-13
AAP 2019-02-15
AAP 2019-02-19
AAP 2019-05-21
AAP 2019-05-22
Name: date, dtype: datetime64[ns]
if ddate in ddate_12:
continue
好吧，我正在尝试检查第一个数据框中的日期是否在第二个数据框中，以及（而股票名称相同）。
此代码不会转到下一个可迭代的对象。我认为这是因为第二个输出为我提供了股票名称和日期，而不仅仅是日期。
答案 0 :(得分：1)
您只能选择日期列，通过Series.reset_index创建2列DataFrame，并且如有可能，重复的对将添加DataFrame.drop_duplicates：
df1 = df_earning_calander['date'].reset_index().drop_duplicates()
print (df1)
symbol date
0 AAP 2019-05-22
1 ADI 2019-05-22
2 CM 2019-05-22
3 CSWI 2019-05-22
4 KLXE 2019-05-22
df2 = df_earnings_12['date'].reset_index().drop_duplicates()
print (df2)
symbol date
0 AAP 2018-11-13
1 AAP 2019-02-15
2 AAP 2019-02-19
3 AAP 2019-05-21
4 AAP 2019-05-22
然后，对于具有相同列名称的两个DatFrame之间的交集，使用DataFrame.merge和默认的内部联接-获取与两个日期之间的所有日期时间匹配的所有符号：
df = df1.merge(df2)
print (df)
symbol date
0 AAP 2019-05-22
如果需要测试符号的最后一个列表，比较列df['symbol']中的布尔掩码，并测试Series.any中是否至少有一个True：
mystocks = ['ADI','AAP']
for stock_symbol in mystocks:
if ((df['symbol'] == stock_symbol).any()):
print (f'Matched {stock_symbol}')
#Matched AAP