Question

我有两个pandas数据框：

格式之一：

type sum date
x1   12  01/01/12
x2   10  01/01/12
x3   8   01/01/12
x1   13  02/01/12
x2   12  02/01/12
x3   55  02/01/12
x1   11  03/01/12
x2   10  03/01/12
x3   8   03/01/12

和另一种格式

total date
122   01/01/12
133   02/01/12
144   03/01/12

将这些组合起来的最简单方法是什么，以便我得到以下输出：

date     x1 x2 x3 total
01/01/12 12 10 8  122
02/01/12 13 12 55 133
03/01/12 11 10 8  144

我已经尝试了很多功能，这些功能变得非常混乱，非常快，似乎无法正常工作。

非常感谢任何帮助。

Answer 1

您可以将pivot与df1，set_index与df2一起使用，然后将concat与reset_index一起使用。最后，您可以删除columns name和to_datetime：

print df1.pivot(index='date', columns='type', values='sum')
type        x1  x2  x3
date                  
2012-01-01  12  10   8
2012-02-01  13  12  55
2012-03-01  11  10   8

print df2.set_index('date')
            total
date             
2012-01-01    122
2012-02-01    133
2012-03-01    144

df = pd.concat([df1.pivot(index='date', columns='type', values='sum'), 
                df2.set_index('date')], axis=1)
df.columns.name = None
df = df.reset_index()
print df
        date  x1  x2  x3  total
0 2012-01-01  12  10   8    122
1 2012-02-01  13  12  55    133
2 2012-03-01  11  10   8    144

也许在你可以转换date的{{1}} {{3}}列之前：

DataFrames

合并和转换两个pandas数据帧

1 个答案: