如何根据另一个数据框选择一个数据框的值

由 发布于 pythonpandasdataframedata-science
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我有2个数据框，即df1和df2如下
df1=pd.read_csv("abc.csv")
print (df1.head(10))
df2=pd.read_csv("xyz.csv")
print (df2.head(10))

                     A              B
          0  2019-01-01 03:56:29  197.199997
          1  2019-01-01 04:02:29  197.186142
          2  2019-01-02 06:24:29  196.857986
          3  2019-01-02 06:42:29  196.816376
          4  2019-01-03 11:52:29  196.100006
          5  2019-01-03 12:00:30  196.015961
          6  2019-01-04 14:18:30  194.566376
          7  2019-01-04 14:38:30  194.356293
          8  2019-01-04 19:48:30  191.100006
          9  2019-01-05 19:56:30  191.081512

                 C                  D
          0  2019-01-1  18:00:00  1333
          1  2019-01-2  19:00:00  1.18
          2  2019-01-3  20:00:00  1666667
          3  2019-01-4  21:00:00  0
          4  2019-01-5  22:00:00  1
          5  2019-01-6  23:00:00  1.5
          6  2019-01-7  00:00:00  109
          7  2019-01-8  01:00:00  200
          8  2019-01-9  02:00:00  192
          9  2019-01-10 03:00:00  1.700000
df2具有每小时的平均数据，现在如何选择df1中仅日期的值，其中df2列“ D”的值大于2，即输出看起来像，
                     A           B
      0  2019-01-01 03:56:29  197.199997
      1  2019-01-01 04:02:29  197.186142
      2  2019-01-03 11:52:29  196.100006
      4  2019-01-03 12:00:30  196.015961
我尝试过
,`final_data=pd.concat([df1.reset_index(drop=True),df2.reset_index(drop=True)],axis=1)
  final_data=final_data[final_data["D"] > 2]
但是我没有得到正确的输出，有人可以帮我解决这个问题吗
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