Question

鉴于以下DataFrames，我想添加系列＆＃39; bar＆＃39;从df_other2到df2，以便df2（我理解为间隔）＆＃34;匹配＆＃34; df_other2的日期时间索引（不是间隔）（也称为＆＃34;句点＆＃34;，但实际上是日期时间）。匹配条件应该是df_other2.period在df2期间（即日期在区间内）。

我希望将目标索引定义为PeriodIndex，将源索引定义为DatetimeIndex足以进行匹配，但似乎并非如此。我有什么替代方法可以让它发挥作用？

>>> df = pd.DataFrame({'period': PeriodIndex(['2012-01', '2012-02', '2012-03'], dtype='int64', freq='M'), 'foo': [1, 2, 3]})
>>> df2 = df.set_index('period')
>>> df2
         foo    x
period           
2012-01    1  NaN
2012-02    2  NaN
2012-03    3  NaN
>>> df_other = pd.DataFrame({'period': [datetime.datetime(2012, 1, 1), datetime.datetime(2012, 2, 3), datetime.datetime(2012, 3, 10)], 'bar': ['a', 'b', 'c']})
>>> df_other2 = df_other.set_index('period')
>>> df_other2
           bar
period        
2012-01-01   a
2012-02-03   b
2012-01-10   c
>>> df2['x'] = df_other['bar']
>>> df2
         foo    x
period           
2012-01    1  NaN   # expected x='a' as '2012-1-1' is part of this period
2012-02    2  NaN   # expected x='b'
2012-03    3  NaN   # expected x='c'

Answer 1

我决定将所有df_other2.period与df2.period对齐（并使它们DatetimeIndex）并照常合并。

我将在未来的版本中等待更好的支持：

对于常规时间跨度，pandas使用Period对象作为标量值和PeriodIndex用于跨度序列。更好地支持不规则具有任意起点和终点的间隔即将到来未来版本。

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#time-stamps-vs-time-spans

在合并期间使用DatetimeIndex进行间隔匹配PeriodIndex

1 个答案: