Question

我有一个带有date_time / voltage数据的熊猫DataFrame，如下所示（df1）：

        Date_Time  Chan
0   20130401 9:00   AAT
1  20130401 10:00   AAT
2  20130401 11:00   AAT
3  20130401 12:00   AAT
4  20130401 13:00   AAT
5  20130401 14:00   AAT
6  20130401 15:00   AAT

我使用它作为原型来加载来自更大的数据文件的数据并创建一个DataFrame。另一个DataFrame看起来像这样（df2）：

Chan          date_time  Sens1  Sens2 
 AAC  01-Apr-2013 09:00   5.17   1281
 AAC  01-Apr-2013 10:00   5.01    500
 AAC  01-Apr-2013 12:00   5.17    100
 AAC  01-Apr-2013 13:00   5.19  41997
 AAC  01-Apr-2013 16:00   5.21   2123
 AAT  01-Apr-2013 09:00  28.82    300
 AAT  01-Apr-2013 10:00  28.35   4900
 AAT  01-Apr-2013 12:00  28.04    250
 AAE  01-Apr-2013 11:00   3.36    400
 AAE  01-Apr-2013 12:00   3.41    200
 AAE  01-Apr-2013 13:00   3.40   2388
 AAE  01-Apr-2013 14:00   3.37    300
 AAE  01-Apr-2013 15:00   3.35    500
 AXN  01-Apr-2013 09:00  23.96   6643
 AXN  01-Apr-2013 10:00  24.03   1000
 AXW  01-Apr-2013 11:00  46.44   2343

所以我想要做的是从df1的两列（注意不同的数据格式）搜索df2所有匹配实例，并将df2中的数据插入到df1中。像这样（df1）

         Date_Time  Chan  Sens1  Sens2 
 0   20130401 9:00   AAT  28.82    300
 1  20130401 10:00   AAT  28.35   4900
 2  20130401 11:00   AAT    NaN    NaN
 3  20130401 12:00   AAT  28.04    250
 4  20130401 13:00   AAT    NaN    NaN
 5  20130401 14:00   AAT    NaN    NaN
 6  20130401 15:00   AAT    NaN    NaN

你能否给我一些python / pandas代码的建议来匹配这个伪代码：

if (df1['date_time'] = df2['date_time']) & (df1['Chan'] = df2['Chan'])): 
    df1['Sens1'] = df2['Sens1']
    df1['Sens2'] = df2['Sens2']

如果它影响答案，我打算填充并填充NaN，然后将此DataFrame添加到Panel，然后用另一个频道名称代替AAT重复。

Answer 1

您可以使用普通ol'合并来执行此操作。但首先，您应该对DataFrame进行一些清理，以确保您的datetime列实际上是日期时间而不是字符串（注意：在读取csv或其他任何内容时执行此操作可能更好）：

df1['Date_Time'] = pd.to_datetime(df1['Date_Time'], format='%Y%m%d %H:%M')
df2['date_time'] = pd.to_datetime(df2['date_time'])

我们还要使用相同的名称重命名Datetime列：

df1.rename(columns={'Date_Time': 'Datetime'}, inplace=True)
df2.rename(columns={'date_time': 'Datetime'}, inplace=True)

现在，一个简单的合并将为您提供所需的内容：

In [11]: df1.merge(df2)
Out[11]: 
             Datetime Chan  Sens1  Sens2
0 2013-04-01 09:00:00  AAT  28.82    300
1 2013-04-01 10:00:00  AAT  28.35   4900
2 2013-04-01 12:00:00  AAT  28.04    250

In [12]: df1.merge(df2, how='left')
Out[12]: 
             Datetime Chan  Sens1  Sens2
0 2013-04-01 09:00:00  AAT  28.82    300
1 2013-04-01 10:00:00  AAT  28.35   4900
2 2013-04-01 11:00:00  AAT    NaN    NaN
3 2013-04-01 12:00:00  AAT  28.04    250
4 2013-04-01 13:00:00  AAT    NaN    NaN
5 2013-04-01 14:00:00  AAT    NaN    NaN
6 2013-04-01 15:00:00  AAT    NaN    NaN

比较两列2个不同的pandas数据帧，如果相同，则在Python中将1插入另一个

1 个答案: