我有以下两个数据帧stockData
和EPSdata
。
stockData
将是
Close
Date
2018-12-31 157.066376
2018-09-30 223.994431
2018-06-30 183.036682
2018-03-31 165.263504
2017-12-31 166.014908
2017-09-30 150.650375
2017-06-30 140.227097
2017-03-31 139.301605
2016-12-31 111.821404
2016-09-30 108.589523
2016-06-30 91.333252
2016-03-31 103.495514
2015-12-31 99.414101
2015-09-30 103.730179
......
和EPSData
将是
Surprise_perc
Date
2018-11-01 4.30
2018-07-31 7.83
2018-05-01 1.49
2018-02-01 1.83
2017-11-02 10.70
2017-08-01 6.37
2017-05-02 3.96
2017-01-31 4.35
2016-10-25 0.60
2016-07-26 2.16
.......
我如何合并这两个数据框?
应该将EPSData
中的第一个数据点“ 2018-11-01 4.30
”添加到stockData
中的Q4,即添加到数据点“ 2018-12-31 157.066376
”中。
输出应该像
Close Surprise_perc
Date
2018-12-31 157.066376 4.30
2018-09-30 223.994431 7.83
2018-06-30 183.036682 1.49
2018-03-31 165.263504 1.83
2017-12-31 166.014908 10.70
2017-09-30 150.650375 6.37
2017-06-30 140.227097 3.96
2017-03-31 139.301605 4.35
2016-12-31 111.821404 0.60
2016-09-30 108.589523 2.16
.....
这两个数据框均按日期编制索引。
答案 0 :(得分:1)
将merge_asof
与DataFrame.sort_index
一起使用:
df = (pd.merge_asof(stockData.sort_index(),
EPSData.sort_index(),
left_index=True,
right_index=True)
.sort_index(ascending=False))
print (df)
Close Surprise_perc
Date
2018-12-31 157.066376 4.30
2018-09-30 223.994431 7.83
2018-06-30 183.036682 1.49
2018-03-31 165.263504 1.83
2017-12-31 166.014908 10.70
2017-09-30 150.650375 6.37
2017-06-30 140.227097 3.96
2017-03-31 139.301605 4.35
2016-12-31 111.821404 0.60
2016-09-30 108.589523 2.16
2016-06-30 91.333252 NaN
2016-03-31 103.495514 NaN
2015-12-31 99.414101 NaN
2015-09-30 103.730179 NaN