isinで共通キーを元に2つのデータフレームから別のデータフレームを抽出する際に特定の条件を追加したい

Question

前提・実現したいこと

isinで共通キーを元に2つのデータフレームから別のデータフレームを抽出する際に特定の条件を追加したいです。

例えば、下記のような2つのデータフレームがあります

【A】
顧客番号　 注文日
0　　101　　　2019/01/01
1　　102　　　2020/01/01
2　　103　　　2020/01/01
3　　104　　　2020/01/01
4　　105　　　2020/01/01
5　　106　　　2020/01/01

【B】
顧客番号　 注文日
0　　101　　　2020/01/01
1　　222　　　2020/06/01
2　　103　　　2021/01/01
3　　333　　　2020/08/01
4　　101　　　2021/01/01
5　　103　　　2022/01/01

上記2つのデータフレームから下記のコードで【C】をつくります。
df_C = df_A[df_A['顧客番号'].isin(df_B['顧客番号'])].copy()

【C】
顧客番号　 注文日
0　　101　　　2019/01/01
1　　101　　　2020/01/01
2　　101　　　2021/01/01
3　　103　　　2020/01/01
4　　103　　　2021/01/01
5　　103　　　2022/01/01

ただ、注文日は【B】を起点（一番最初）としたいため
【A】の「0　101　2019/01/01」は除外して出力結果を下記のようにしたいです。

【C】
顧客番号　 注文日
0　　101　　　2020/01/01
1　　101　　　2021/01/01
2　　103　　　2020/01/01
3　　103　　　2021/01/01
4　　103　　　2022/01/01

使っているツールのバージョンなど補足情報

Google Colaboratory

Answer 1

import pandas as pd
import numpy as np
import io

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

df_A_csv = '''
顧客番号,注文日
101,2019/01/01
102,2020/01/01
103,2020/01/01
104,2020/01/01
105,2020/01/01
106,2020/01/01
'''

df_B_csv = '''
顧客番号,注文日
101,2020/01/01
222,2020/06/01
103,2021/01/01
333,2020/08/01
101,2021/01/01
103,2022/01/01
'''

df_A = pd.read_csv(io.StringIO(df_A_csv))
df_B = pd.read_csv(io.StringIO(df_B_csv))

#
clients = np.intersect1d(df_A['顧客番号'], df_B['顧客番号'])
df_C = pd.concat([
  df_A[df_A['顧客番号'].isin(clients)], df_B[df_B['顧客番号'].isin(clients)]
]).sort_values('顧客番号').iloc[1:,:].reset_index(drop=True)

print(df_C)

#
   顧客番号      注文日
0       101  2020/01/01
1       101  2021/01/01
2       103  2020/01/01
3       103  2021/01/01
4       103  2022/01/01

Comments

[kitaru]

ありがとうございます！
こちら、ilocで行番号1番目を指定して除外して頂いていると思うのですが
【C】の中で各顧客番号に対して【B】より以前の【A】データは除外（【Bを起点とする】）などの
条件設定は可能でしょうか？