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首先，我对python很陌生，所以请放轻松。
我需要从数据框中获取某个值。

我得到了这个代码：
第一个输入的数据框： 

符号 日期 bmo amc 公司名称

AAP 2019-05-22 在 Open Advance Auto 之前
ADI 2019-05-22 开盘前 ADI
CM 2019-05-22 开盘前 CIBC
CSWI 2019-05-22 开盘前 CSW Industrials
KLXE 2019-05-22 开盘前 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： 

符号 股票名称 日期 ...
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并且（而股票名称相同）。
此代码不会转到下一个可迭代对象。我认为这是因为第二个输出给了我股票名称和日期，而不仅仅是日期。

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您可以只选择日期列，创建 2 列DataFrame，Series.reset_index如果可能，重复对添加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默认内部连接 ​​- 获取与两者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

最后如果需要测试符号列表比较df['symbol']布尔掩码列并测试是否至少有一个True：Series.any

mystocks = ['ADI','AAP']
for stock_symbol in mystocks:
    if ((df['symbol'] == stock_symbol).any()):
        print (f'Matched {stock_symbol}')
        #Matched AAP
于 2019-05-27T12:06:15.113 回答