Question

我有2个数据帧：

df.head()
Out[2]: 
   Unnamed: 0 Symbol        Date      Close
0        4061      A  2016-01-13  36.515889
1        4062      A  2016-01-14  36.351784
2        4063      A  2016-01-15  36.351784
3        4064      A  2016-01-19  36.590483
4        4065      A  2016-01-20  35.934062

和

dfw.head()
Out[3]: 
         Symbol       Weight
0  A              (0.000002)
1  AA              0.000112 
2  AAC            (0.000004)
3  AAL             0.000006 
4  AAMC            0.000002

ISSUE：如果df在dfw中具有重量，则不是每个符号。如果不是，我想从我的新数据帧（它的所有日期）中删除它。如果符号在dfw中，我想将权重与df合并，以便每行都有符号，日期，关闭和权重。我尝试了以下但获得NaN值。即使我成功了，我也不确定如何删除所有没有权重的符号。

dfall = df.merge(dfw, on='Symbol', how='left')

dfall.head()
Out[14]: 
   Unnamed: 0 Symbol        Date      Close Weight
0        4061      A  2016-01-13  36.515889    NaN
1        4062      A  2016-01-14  36.351784    NaN
2        4063      A  2016-01-15  36.351784    NaN
3        4064      A  2016-01-19  36.590483    NaN
4        4065      A  2016-01-20  35.934062    NaN

Answer 1

df_all = df[df.Symbol.isin(dfw.Symbol.unique())].merge(dfw, how='left', on='Symbol')

我不确定你为什么得到NaN值。也许你的符号中有空格？您可以通过以下方式清除它们：dfw['Symbol'] = dfw.Symbol.str.strip()您需要对df执行相同操作。

>>> df_all
Unnamed: 0 Symbol        Date      Close      Weight
   0  4061      A  2016-01-13  36.515889  (0.000002)
   1  4062      A  2016-01-14  36.351784  (0.000002)
   2  4063      A  2016-01-15  36.351784  (0.000002)
   3  4064      A  2016-01-19  36.590483  (0.000002)
   4  4065      A  2016-01-20  35.934062  (0.000002)

数据框与缺失数据合并

1 个答案: