Question

我有两个带有日期时间索引的数据框。

import pandas as pd

d = {'dat': ['2016-01-01', '2016-01-02', '2016-01-03', '2017-01-01', '2017-01-02', '2017-01-03'],'x': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df1 = pd.DataFrame(d)
df1.set_index(['dat'], inplace=True)
df1.index = pd.to_datetime(df1.index)

d = {'dat': ['2016-01-01', '2017-01-01'],'y': [10, 11]}
df2 = pd.DataFrame(d)
df2.set_index(['dat'], inplace=True)
df2.index = pd.to_datetime(df2.index)

DF1：

            x
dat          
2016-01-01  1
2016-01-02  2
2016-01-03  3
2017-01-01  4
2017-01-02  5
2017-01-03  6

df2：

             y
dat           
2016-01-01  10
2017-01-01  11

我想只使用索引的年份和月份加入他们。所以输出结果如下：

DF3：

            x  y
dat          
2016-01-01  1  10 
2016-01-02  2  10
2016-01-03  3  10
2017-01-01  4  11
2017-01-02  5  11
2017-01-03  6  11

我尝试使用

加入他们

df1.join(df2, how='inner')

我知道我可以像这样提取年份和月份：

df1.index.map(lambda x: x.strftime('%Y-%m'))
df2.index.map(lambda x: x.strftime('%Y-%m'))

但我想知道如何将所有这些结合起来以达到预期效果？

非常感谢

Answer 1

您要合并的信息不会在任何地方明确定义。当我们合并而不破坏它时，将日期保留在索引中并不是一件好事。因此，我们将索引移动到适当的数据框并创建两个要合并的新列。即，year和month。我将这部分包含在一个函数中，以便更好地了解其中发生的事情。

def f(df):
    df = df.reset_index()
    return df.assign(year=df.dat.dt.year, month=df.dat.dt.month)

df = f(df1).merge(f(df2), on=['year', 'month'], suffixes=['', '_'])

df.set_index('dat')[['x', 'y']]

            x   y
dat              
2016-01-01  1  10
2016-01-02  2  10
2016-01-03  3  10
2017-01-01  4  11
2017-01-02  5  11
2017-01-03  6  11

这是使用pd.Index.map和to_period的不同概念。创建从df2映射的字典映射，将年/月期对象转换为列y中的对应值。然后使用map将df1.index中的定期日期映射到正确的y值。

m = dict(zip(df2.index.to_period('M'), df2.y))
df1.assign(y=df1.index.to_period('M').map(m.get))

            x   y
dat              
2016-01-01  1  10
2016-01-02  2  10
2016-01-03  3  10
2017-01-01  4  11
2017-01-02  5  11
2017-01-03  6  11

设置

dates1 = ['2016-01-01', '2016-01-02', '2016-01-03',
          '2017-01-01', '2017-01-02', '2017-01-03']
df1 = pd.DataFrame({'x': range(1, 7)}, pd.DatetimeIndex(dates1, name='dat'))

dates2 = ['2016-01-01', '2017-01-01']
df2 = pd.DataFrame({'y': [10, 11]}, pd.DatetimeIndex(dates2, name='dat'))

Answer 2

您可以使用merge与assign year和month来自DateTimeIndex：

df3 = (df1.assign(year=df1.index.year, month=df1.index.month)
      .merge(df2.assign(year=df2.index.year, month=df2.index.month), on =['year','month'],right_index=True)
      .drop(['year','month'],axis=1))

输出：

            x   y
dat              
2016-01-01  1  10
2016-01-02  2  10
2016-01-03  3  10
2017-01-01  4  11
2017-01-02  5  11
2017-01-03  6  11

使用部分datetime索引连接数据帧

2 个答案: