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我有两个数据帧,df1,df2。
df1 有一个“日期”列,即日期时间。 df2 通过 periodindex(时间段,而不是时间戳)进行索引。
我希望能够以某种方式连接两个数据帧,以便对于 df1 的每一行,我将为 df1['date'] 所属的 periodindex 选择的行(在 df2 中)添加 df2 的所有列。
我希望这个问题足够清楚。我想我可以手动做一些循环来做到这一点,但如果有一种更有效的方法来做到这一点,使用一些 pandas 方法,我会非常感激。
提前致谢!
以下是 df2 的第一列,该数据帧由名为“cuatrimestre”的周期索引索引:
dif_precio_vivienda dif_rendimiento_ibex \
cuatrimestre
1995Q1 NaN NaN
1995Q2 0.000000 -2.940238
1995Q3 0.007233 -0.500118
1995Q4 0.026514 0.535169
1996Q1 -0.009417 -0.171129
这是 df1 的第一列:
fecha municipioid latitud longitud numbanyo numdormitorio \
25138 2014-02-12 4353 0.705444 -0.064720 1.0 1.0
25144 2014-05-06 4353 0.705444 -0.064720 1.0 1.0
25185 2014-01-02 4353 0.705349 -0.064618 1.0 1.0
25186 2014-02-12 4353 0.705353 -0.064620 1.0 1.0
25201 2014-07-07 4353 0.705314 -0.064610 1.0 3.0
您可以看到索引不同,但它有一个日期时间列('fecha'),我想在 periodindex 上加入此列...
最佳答案
我认为您可以首先在两个 DataFrames
中创建列 year
和 quarter
by dt.year
和 quarter
在 df1 和 str.split
中通过 astype
转换为 int
在 df2 中。然后你就可以merge
按年
和季度
列:
#if type of column fecha is to datetime, convert it
df1['fecha'] = pd.to_datetime(df1['fecha'])
df1['year'] = df1['fecha'].dt.year
df1['quarter'] = df1['fecha'].dt.quarter
print df1
fecha municipioid latitud longitud numbanyo numdormitorio \
25138 2014-02-12 4353 0.705444 -0.064720 1.0 1.0
25144 2014-05-06 4353 0.705444 -0.064720 1.0 1.0
25185 2014-01-02 4353 0.705349 -0.064618 1.0 1.0
25186 2014-02-12 4353 0.705353 -0.064620 1.0 1.0
25201 2014-07-07 4353 0.705314 -0.064610 1.0 3.0
year quarter
25138 2014 1
25144 2014 2
25185 2014 1
25186 2014 1
25201 2014 3
df2 = df2.reset_index()
df2[['year','quarter']] = df2['cuatrimestre'].str.split('Q', expand=True)
df2['year'] = df2['year'].astype(int)
df2['quarter'] = df2['quarter'].astype(int)
print df2
cuatrimestre dif_precio_vivienda dif_rendimiento_ibex year quarter
0 2014Q1 NaN NaN 2014 1
1 2014Q2 0.000000 -2.940238 2014 2
2 1995Q3 0.007233 -0.500118 1995 3
3 1995Q4 0.026514 0.535169 1995 4
4 1996Q1 -0.009417 -0.171129 1996 1
print pd.merge(df1,df2, on=['year','quarter'], how='left')
fecha municipioid latitud longitud numbanyo numdormitorio year \
0 2014-02-12 4353 0.705444 -0.064720 1.0 1.0 2014
1 2014-05-06 4353 0.705444 -0.064720 1.0 1.0 2014
2 2014-01-02 4353 0.705349 -0.064618 1.0 1.0 2014
3 2014-02-12 4353 0.705353 -0.064620 1.0 1.0 2014
4 2014-07-07 4353 0.705314 -0.064610 1.0 3.0 2014
quarter cuatrimestre dif_precio_vivienda dif_rendimiento_ibex
0 1 2014Q1 NaN NaN
1 2 2014Q2 0.0 -2.940238
2 1 2014Q1 NaN NaN
3 1 2014Q1 NaN NaN
4 3 NaN NaN NaN
关于python - 在Python Pandas中,如何在日期时间列上加入另一个由周期索引索引的数据帧?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36443506/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
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所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
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我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
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数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
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考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
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如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
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我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!