从索引相等的其他数据框中选择值

Question

我有两个具有相同索引的数据框。我想根据一个方程式向其中一个数据框添加一列，为此我需要来自索引相同的另一个数据框的一行中的值。 使用

df2['B'].loc[df2['Date'] == df1['Date']]

我收到“只能比较标记相同的Series对象”的错误

df1
+-------------+
| Index     A |
+-------------+
| 3-2-20    3 |
| 4-2-20    1 |
| 5-2-20    3 |
+-------------+

df2
+----------------+
|   Index   A    |
+----------------+
| 1-2-20    2    |
| 2-2-20    4    |
| 3-2-20    3    |
| 4-2-20    1    |
| 5-2-20    3    |
+----------------+


df1['B'] = 1 + df2['A'].loc[df2['Date'] == df1['Date']] , the index is a date but in my real df I have also a col called Date with the same values

df1 desired
+----------------+
| Index     A  B |
+----------------+
| 3-2-20    3  4 |
| 4-2-20    1  2 |
| 5-2-20    3  4 |
+----------------+

Answer 1

这应该有效。如果不是，则只需使用列名，因为这两个表中的列名相似。 A_y是df2 ['A']列（由于相似而自动重命名）

df1['B']=df1.merge(df2, left_index=True, right_index=True)['A_y']+1

Answer 2

我想现在我将不得不通过将df2的剪切克隆到df1的索引来解决这个问题

dfc = df2
t = list(df1['Date'])
dfc = dfc.loc[dfc['Date'].isin(t)]

df1['B'] = 1 + dfc['A']