我有2个数据框。 DF是具有随机日期和分数的数据框。股票是6个月的股票价格。
我想将这两个数据集合并为一个。因此，对于第一个元素，请检查“ stocks ['Date]”中的哪一行等于日期，并在名为“ polarity”的新列中插入-0.2。
DF =
Date polarity
0 2018-01-01 -0.200000
1 2018-01-01 0.200000
2 2018-01-01 0.000000
3 2018-01-04 1.000000
4 2018-01-04 0.125000
5 2018-01-08 0.068182
stocks =
Date TSLA
0 2017-01-03 216.9900
1 2017-01-04 226.9900
2 2017-01-05 226.7500
3 2017-01-06 229.0100
4 2017-01-09 231.2800
5 2017-01-10 229.8700
6 2017-01-11 229.7300
7 2017-01-12 229.5900
如果我参加了
stocks['polarity'] = stocks['Date'].map(df.set_index('Date')['polarity'])
我得到一列所有NaN