Python 根据另一个df中的列计算一个df中的行数

好的，我有第一个数据帧df1:

|timestamp                |ip         |
|2022-01-06 11:58:53+00:00|1.1.1.5.   |
|2022-01-08 03:56:35+00:00|10.10.10.24|
|2022-01-09 22:29:30+00:00|3.3.3.89.  |
|2022-03-08 22:37:52+00:00|8.8.8.88.  |

以及第二个数据帧df2:

|timestamp                |other|
|2022-01-07 22:08:59+00:00|other|
|2022-01-07 23:08:59+00:00|other|
|2022-01-09 17:04:09+00:00|other|
|2022-03-05 17:04:09+00:00|other|

我想根据df1中的两个连续时间戳来计算df2中有多少行，这意味着:

|timestamp                |ip         |count|
|2022-01-06 11:58:53+00:00|1.1.1.5    |NaN  |
|2022-01-08 03:56:35+00:00|10.10.10.24|2    |
|2022-01-09 22:29:30+00:00|3.3.3.89   |1    |
|2022-03-08 22:37:52+00:00|8.8.8.88   |1    |

我try 的是首先在df1中创建另一列，并使用之前的时间戳:

df1 = df1.assign(timestamp_b4=df1.timestamp.shift(1)).fillna({'timestamp_b4': df1.timestamp})

这给了我:

|timestamp                |ip         |timestamp_b4             |
|2022-01-06 11:58:53+00:00|1.1.1.5    |2022-03-08 22:37:52+00:00|
|2022-01-08 03:56:35+00:00|10.10.10.24|2022-01-06 11:58:53+00:00|
|2022-01-09 22:29:30+00:00|3.3.3.89   |2022-01-08 03:56:35+00:00|
|2022-03-08 22:37:52+00:00|8.8.8.88   |2022-01-09 22:29:30+00:00|

然后做一些

s = (df2[df2['timestamp'].between(df1['timestamp'], df1['timestamp_b4'])].size())

但不幸的是，由于大Pandas 需要比较标记相同的物体，所以它不起作用.

有没有一个好的Pandas /Python 的方法可以做到这一点？

谢谢