Python 子集 pandas 数据帧以根据另一个数据帧中的值获取特定行数

我有一个Pandas 数据框，如下所示:

df1

  site_id       date hour  reach                                  maid
0    16002 2023-09-02   21    NaN  33f9fad6-20c5-426c-962f-bc2fbb82aecb
1    16002 2023-09-04   17    NaN  33f9fad6-20c5-426c-962f-bc2fbb82aecb
2    16002 2023-09-04   19    NaN  4a676aeb-6f6f-4622-934b-59b8f149aad7
3    16002 2023-09-04   17    NaN  35363191-c6aa-49fb-beb1-04a98898bed2
4    16002 2023-09-03   22    NaN  a44beb20-a90a-4135-be18-6dda71eeb7c2

我已经根据上面的数据帧创建了另一个数据帧，它提供了每[site_id,date,hour]个组合的记录计数.T

df2

      site_id       date hour  count
1666    37226 2023-09-02    8   4586
1676    37226 2023-09-03   16   3586
639     36972 2023-09-03   21   235
640     36972 2023-09-03   22   5431
641     36972 2023-09-03   23   343

我想筛选第一个数据帧，并获得第二个数据帧的count列中给出的确切记录数.例如，我想从与site_id 37226, date 2023-09-02 and hour 8匹配的第一个数据帧中获取4586条记录.

我try 在第二个数据帧上使用forloop，如下所示:

for index,rows in k3.iterrows():
    sid=rows['site_id']
    dt=rows['date']
    hr=rows['hour']
    cnt=rows['count']
    kdf1=dff[(dff['site_id'] == sid) & (dff['date']==dt) & (dff['hour']==hr)]   
    kdf2=kdf1[:cnt]

这很管用--但见效非常慢.有没有更快的方法来获得子集.我还附上两个样本数据帧的链接:

Link to df1 and df2 个