我尝试通过映射两个维度(列)日期
在DataFrame
df2
中创建一个新列X2
& ID
与 df1
。所以这是一种基于两个条件的查找。到目前为止,我只知道如何基于一维进行映射。
df1:
01K 02K 03K 04K
Dates
2021-01-01 4.2 3.5 4.2 NaN
2021-01-02 2.3 0.1 5.2 2.6
2021-01-03 0.3 NaN 2.5 8.2
2021-01-04 0.4 NaN 3.0 4.2
df2:
ID X1
Dates
2021-01-01 01K 3.5
2021-01-01 02K 1.1
2021-01-02 02K 2.1
2021-01-03 03K 4.2
2021-01-03 04K 3.1
2021-01-04 04K 2.7
df2_new:
ID X1 X2
Dates
2021-01-01 01K 3.5 4.2
2021-01-01 02K 1.1 3.5
2021-01-02 02K 2.1 0.1
2021-01-03 03K 4.2 2.5
2021-01-03 04K 3.1 8.2
2021-01-04 04K 2.7 4.2
为了重现性:
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({
'Dates':['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04'],
'01K':[4.2, 2.3, 0.3, 0.4],
'02K':[3.5, 0.1, 'NaN', 'NaN'],
'03K':[4.2, 5.2, 2.5, 3.0],
'04K':['NaN', 2.6, 8.2, 4.2]})
df1 = df1.replace('NaN',np.nan)
df1 = df1.set_index('Dates')
df2 = pd.DataFrame({
'Dates':['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-03', '2021-01-04'],
'ID':['01K', '02K', '02K', '03K', '04K', '04K'],
'X1':[3.5, 1.1, 2.1, 4.2, 3.1, 2.7]})
df2 = df2.set_index('Dates')
非常感谢!
最佳答案
您可以melt
df1 将其 reshape 为长格式,并保留 merge
在“日期”和“ID”上输出到 df2:
df1_melt = df1.reset_index().melt(id_vars='Dates', var_name='ID', value_name='X2')
df2.merge(df1_melt, on=['Dates', 'ID'], how='left').set_index('Dates')
输出:
ID X1 X2
Dates
2021-01-01 01K 3.5 4.2
2021-01-01 02K 1.1 3.5
2021-01-02 02K 2.1 0.1
2021-01-03 03K 4.2 2.5
2021-01-03 04K 3.1 8.2
2021-01-04 04K 2.7 4.2
关于python - 基于两列在其他 DataFrame 中查找值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/70708853/