python - pandas 中的 SQL 风格条件连接

Question

我有 2 个 dfs，如下所示

df1:

ID  year  notes  score
12  2015  text   15.1
54  2014  text   18.4

df2:

id_num  year  score
12      2015  15.1
12      2014  12.9
54      2014  18.4

我正在尝试使用 df1 中的所有数据以及 df 中的分数列创建一个新的 df，其中 df1.year = df2.year+1。像这样:

ID  year   notes  score  prior_yr_score
12  2015   text   15.1   12.9

我正在阅读 pandas 文档，但没有找到执行这种类型的条件连接的方法。在 sql 中我可以这样做

select a.*, b.score as prior_yr_score
from df1 as a left join df2 as b
on a.ID=b.id_num and a.year = b.year+1

而在 python 中我陷入了

merged=pd.merge(df1, df2, how='left',left_on='ID',right_on='id_num')

如何在单个语句中执行此操作(pd.merge 或其他)？

编辑:我已经阅读了一些有关 python 中 sql 样式连接的其他帖子和文档，但未能找到明确的答案。例如，this post看起来很相似，但在答案中，OP实际上是在尝试按条件组计算聚合度量，而不是用条件连接 2 个 dfs。

Answer 1

In [92]: d1.merge(d2.assign(year=d2.year+1, prior_yr_score=d2.score).drop('score',1), left_on=['ID','year'], right_on=['id_num','year'])
Out[92]:
   ID  year notes  score  id_num  prior_yr_score
0  12  2015  text   15.1      12            12.9