Question

我想合并/连接/ ... 2个数据框，以便获得下面的第3个数据框（这是第1个数据行/日期组合的第2个数据帧的第1个数据帧+ var2）：

第一个数据帧：

 dict1 = [{'date': '2016-11-29','var1': 'x1'},
 { 'date': '2016-11-29','var1': 'x2'},
 { 'date': '2016-11-29','var1': 'x3'},
 {'date': '2016-11-29','var1': 'x4'},
 {'date': '2016-11-30','var1': 'x5'},
 {'date': '2016-11-30','var1': 'x6'}]
 df1 = pd.DataFrame(dict1, index=['ge','jpm','fb', 'msft','ge','jpm'])

第二个数据帧：

 dict2 = [{'date': '2016-11-29','var2': 'y1'},
 { 'date': '2016-11-29','var2': 'y2'},
 { 'date': '2016-11-29','var2': 'y3'},
 {'date': '2016-11-29','var2': 'y4'},
 {'date': '2016-11-30','var2': 'y5'},
 {'date': '2016-11-30','var2': 'y6'},
 {'date': '2016-11-30','var2': 'y7'},
 {'date': '2016-11-30','var2': 'y8'}]
  df2 = pd.DataFrame(dict2, index=['aapl', 'msft','ge','jpm','aapl', 'msft','ge','jpm'])

第3个（目标）数据帧：

  dict3 = [{'date': '2016-11-29','var1': 'x1','var2': 'y3'},
 { 'date': '2016-11-29','var1': 'x2','var2': 'y4'},
 { 'date': '2016-11-29','var1': 'x3','var2': 'NaN'},
 {'date': '2016-11-29','var1': 'x4','var2': 'y2'},
 {'date': '2016-11-30','var1': 'x5','var2': 'y7'},
 {'date': '2016-11-30','var1': 'x6','var2': 'y8'}]
 df3 = pd.DataFrame(dict3, index=['ge','jpm','fb', 'msft','ge','jpm'])

请注意，数据框未对齐，因此合并应确保索引和日期相同。即，索引和日期是唯一的标识符。例如，在第3个数据框中，您可以看到第1行需要从日期“ 2016-11-29”开始的代码“ ge”。而且，如上所述，我只需要df1中的数据，而df2中的任何内容都不是有趣的（即，其他日期或行情自动收录器不相关）。

Answer 1

您可以重置索引，在索引列和日期列上合并，然后恢复索引：

df1.reset_index().merge(df2.reset_index(), 
                        on=['index', 'date'], how='left')\
                 .set_index('index')
#             date var1 var2
#index                      
#ge     2016-11-29   x1   y3
#jpm    2016-11-29   x2   y4
#fb     2016-11-29   x3  NaN
#msft   2016-11-29   x4   y2
#ge     2016-11-30   x5   y7
#jpm    2016-11-30   x6   y8

根据索引和日期合并熊猫数据框

1 个答案: