从df_a中的特定行计算其在过去一年中在df_b中出现的次数

import pandas as pd

# 定义df_a和df_b，这里只是示例数据，实际使用时需要根据实际情况修改
df_a = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 4, 5], 'Value': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']})
df_b = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5], 'Value': ['A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'D', 'D', 'E'], 'Timestamp': pd.to_datetime(['2021-01-01', '2021-02-01', '2020-06-01', '2021-03-01', '2021-04-01', '2020-12-01', '2021-05-01', '2021-06-01', '2021-07-01'])})

# 设定时间范围为过去一年
past_year = pd.Timestamp.now() - pd.DateOffset(years=1)

# 筛选出df_b中在过去一年内的数据行
df_b_past_year = df_b[df_b['Timestamp'] >= past_year]

# 定义特定行的标识列
specific_rows = [2, 3]

# 根据特定行的标识列，将df_a中的特定行与df_b中的相应行进行匹配
matched_rows = df_b_past_year[df_b_past_year['ID'].isin(specific_rows)]

# 统计匹配到的次数
count = matched_rows.shape[0]

# 输出结果
print(f"在过去一年中，特定行在df_b中出现了 {count} 次。")