python - pandas 数据框中按日期对齐行

Question

日期帧的摘录可能如下所示(它肯定要大得多):

            Date1        Log1     Date2     Log2    Date3       Log3   
 Index
   0       01.01.2000    1000   02.01.2000  2000   01.01.2000   3000
   1       02.01.2000    1050   03.01.2000  1950   02.01.2000   3020
   2       03.01.2000    1100   04.01.2000  2000   03.01.2000   3000

有没有一种快速的方法来对齐行，以便日期(在 Date3 和 Log3 列中)与 Date1 列中的日期匹配>?

            Date1        Log1     Date2     Log2    Date3       Log3   
 Index
   0       01.01.2000    1000   NaN                01.01.2000   3000
   1       02.01.2000    1050   02.01.2000  2000   02.01.2000   3020
   2       03.01.2000    1100   03.01.2000  1950   03.01.2000   3000

提前非常感谢

Answer 1

我假设您只想在日期与 Date1 中的日期匹配时保留 ['Date2', 'Log2'] 和 ['Date3', 'Log3'] 中的值。

您可以将不同的列读入单独的数据帧并使用合并。然后过滤以仅保留 Date1 列不为空的行。

df
>>>
        Date1  Log1       Date2  Log2       Date3  Log3
0  01.01.2000  1000  02.01.2000  2000  01.01.2000  3000
1  02.01.2000  1050  03.01.2000  1950  02.01.2000  3020
2  03.01.2000  1100  04.01.2000  2000  03.01.2000  3000

df1 = df[['Date1', 'Log1']]
df2 = df[['Date2', 'Log2']]
df3 = df[['Date3', 'Log3']]

df_out = df1.merge(df2, how='outer', left_on='Date1', right_on='Date2')
df_out = df_out.merge(df3, how='outer', left_on='Date1', right_on='Date3')
df_out = df_out[df_out['Date1'].notnull()]

df_out
>>>
        Date1    Log1       Date2    Log2       Date3    Log3
0  01.01.2000  1000.0         NaN     NaN  01.01.2000  3000.0
1  02.01.2000  1050.0  02.01.2000  2000.0  02.01.2000  3020.0
2  03.01.2000  1100.0  03.01.2000  1950.0  03.01.2000  3000.0