Question

我有两个数据框。第一个数据帧具有一年的能量，时间间隔为30分钟。第二个数据框是一天30分钟的价格数据。

如何将两个数据帧相乘以获得第二个数据帧重复的结果乘以第一个数据帧的每天？

非常感谢你！

Answer 1

您可以按时和多次合并数据框，首先确保您的日期在两个数据框的datetimeindex中。

MVCE：

df1 = pd.DataFrame({'kilowatts':np.random.randint(100,1000,(2*24*365))},index=pd.date_range('2016-01-01',periods=(2*24*365),freq='30T'))
df2 = pd.DataFrame({'Dol_per_KW':np.random.rand(48)},index=pd.date_range('2016-01-01',periods = 48,freq='30T'))

在每个数据框中为合并密钥创建时间列。

df1['Time'] = df1.index.time
df2['Time'] = df2.index.time

合并和乘法：

df_out = df1.merge(df2, on='Time',right_index=True)\
            .eval('cost = kilowatts * Dol_per_KW', inplace=False)\
            .sort_index()

让我们每天10:00和10:30打印验证。

print(df_out.loc[df_out.index.hour == 10].head(10))

输出：

                     kilowatts      Time  Dol_per_KW        cost
2016-01-01 10:00:00        187  10:00:00    0.460365   86.088217
2016-01-01 10:30:00        743  10:30:00    0.572282  425.205644
2016-01-02 10:00:00        364  10:00:00    0.460365  167.572786
2016-01-02 10:30:00        668  10:30:00    0.572282  382.284482
2016-01-03 10:00:00        170  10:00:00    0.460365   78.262016
2016-01-03 10:30:00        682  10:30:00    0.572282  390.296432
2016-01-04 10:00:00        336  10:00:00    0.460365  154.682572
2016-01-04 10:30:00        451  10:30:00    0.572282  258.099254
2016-01-05 10:00:00        215  10:00:00    0.460365   98.978431
2016-01-05 10:30:00        295  10:30:00    0.572282  168.823237

Python DataFrame乘以两个时间序列数据帧

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