合并两个不同列中具有匹配值的数据框-Pandas

我有两个要合并的不同DataFramedate和hours列。我看到了一些线程，但是找不到我的问题的解决方案。我也阅读了此文档，并尝试了不同的组合，但是效果不佳。

我的两个不同DataFrame的示例

DF1

        date    hours        var1            var2 
0   2013-07-10  00:00:00    150.322617  52.225920   
1   2013-07-10  01:00:00    155.250917  53.365296   
2   2013-07-10  02:00:00    124.918667  51.158249   
3   2013-07-10  03:00:00    143.839217  53.138251
 .....  
9   2013-09-10  09:00:00    148.135818  86.676341
10  2013-09-10  10:00:00    147.833517  53.658016   
11  2013-09-10  12:00:00    149.580233  69.745368   
12  2013-09-10  13:00:00    163.715317  14.524894   
13  2013-09-10  14:00:00    168.856650  10.762779   

DF2

       date      hours      myvar1        myvar2 
0   2013-07-10  09:00:00    1.617         98.56 
1   2013-07-10  10:00:00    2.917         23.60 
2   2013-07-10  12:00:00    19.667        36.15 
3   2013-07-10  13:00:00    14.217        45.16
 .....  
20 2013-09-10   20:00:00    1.517         53.56 
21 2013-09-10   21:00:00    5.233         69.47
22 2013-09-10   22:00:00    13.717        14.25
23 2013-09-10   23:00:00    18.850        10.69 

正如您在两个DataFrames中都看到的那样，我DF2以09:00:00和开头为DF1 09:00:00，这基本上是matchind的日期和时间。到目前为止，我使用以前的线程和上面提到的文档尝试了许多不同的组合。一个例子，

merged_df = DF2.merge(DF1, how = 'left', on = ['date', 'hours'])

这介绍NAN了正确的rightDataFrame的值。我知道，我不必同时使用date和hours列，但是仍然得到相同的结果。我R像这样快速尝试，效果很好。

merged_df  <- left_join(DF1, DF2, by = 'date')

反正有pandas合并DatFrames仅具有匹配的值而没有获取NaN值吗？