首先，我对 python 还很陌生，所以请放轻松。
我需要从数据框中获取特定值。
我得到了这个代码:
第一个输入的数据框:
symbol date bmo amc company name
AAP 2019-05-22 Before The Open Advance Auto ADI 2019-05-22 Before The Open Analog Devices CM 2019-05-22 Before The Open CIBC CSWI 2019-05-22 Before The Open CSW Industrials KLXE 2019-05-22 Before The Open KLX Energy Services
for stock_symbol in mystocks:
print(stock_symbol)
输入:
#get the date from the date column
ddate = df_earning_calander.loc[
df_earning_calander.index == stock_symbol, 'date'][stock_symbol]
print(ddate)
输出:
AAP
2019-05-22 00:00:00
第二个输入的数据框:
symbol Stock name date ... AAP Advance Auto Parts Inc 2018-11-13 ... AAP Advance Auto Parts Inc 2019-02-15 ... AAP Advance Auto Parts Inc 2019-02-19 ... AAP Advance Auto Parts Inc 2019-05-21 ... AAP Advance Auto Parts Inc 2019-05-22 ...input:
#get all the dates from the date column
ddate_12 = df_earnings_12.loc[
df_earnings_12.index == stock_symbol, 'date'][stock_symbol]
print(ddate_12)
输出:
AAP 2018-11-13
AAP 2019-02-15
AAP 2019-02-19
AAP 2019-05-21
AAP 2019-05-22
Name: date, dtype: datetime64[ns]
if ddate in ddate_12:
continue
好吧，我正在尝试检查第一个数据框中的日期是否在第二个数据框中(虽然股票名称相同)。
此代码不会转到下一个可迭代对象。我认为这是因为第二个输出给了我股票名称和日期，而不仅仅是日期。
最佳答案
您可以只选择日期列，通过Series.reset_index创建2列DataFrame如果可能的话，重复对添加 DataFrame.drop_duplicates :
df1 = df_earning_calander['date'].reset_index().drop_duplicates()
print (df1)
symbol date
0 AAP 2019-05-22
1 ADI 2019-05-22
2 CM 2019-05-22
3 CSWI 2019-05-22
4 KLXE 2019-05-22
df2 = df_earnings_12['date'].reset_index().drop_duplicates()
print (df2)
symbol date
0 AAP 2018-11-13
1 AAP 2019-02-15
2 AAP 2019-02-19
3 AAP 2019-05-21
4 AAP 2019-05-22
然后，对于具有相同列名的两个数据帧之间的交集，请使用 DataFrame.merge使用默认内部联接 - 获取与两者之间的所有日期时间匹配的所有符号:
df = df1.merge(df2)
print (df)
symbol date
0 AAP 2019-05-22
如果需要测试符号列表，则最后一个比较列 df['symbol'] 的 bool 掩码，并通过 Series.any 测试是否至少有一个 True :
mystocks = ['ADI','AAP']
for stock_symbol in mystocks:
if ((df['symbol'] == stock_symbol).any()):
print (f'Matched {stock_symbol}')
#Matched AAP
关于python - 如何在特定条件下仅获取数据帧的第二个索引，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56324989/