Python DataFrame-根据另一个数据框中的值选择数据框行

我正在努力解决与数据框相关的问题。共有两个数据帧df和dff，如下所示

data = np.array([['', 'col1', 'col2'],
            ['row1', 1, 2],
            ['row2', 3, 4]])
df = pd.DataFrame(data=data[1:,1:].astype(int), index=data[1:,0],columns=data[0,1:])


filters=np.array([['', 'col1', 'col2'],
                 ['row1', 1, 1],
                 ['row2', 1, 2],
                 ['row3', 3, 2]])
dff = pd.DataFrame(data=filters[1:,1:].astype(int), index=filters[1:,0],columns=filters[0,1:])

我希望从df中选择行，使它们的col2值属于可在dff中找到的具有匹配col1值的值列表。例如，对于col1等于1，该列表应为[1、2]，对于col1等于2，该列表为[2]。

我最好的解决办法是

df1 = df[df['col2'].isin(dff[dff['col1']==df['col1']]['col2'])]

但这导致

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

任何帮助，将不胜感激。非常感谢。