假設您有兩個可以使用以下代碼創建的資料框：
df1 = pd.DataFrame(data={'start_date': ['2021-07-02', '2021-07-09',
'2021-07-16', '2021-07-23',
'2021-07-30'],
'end_date': ['2021-07-09', '2021-07-16',
'2021-07-23', '2021-07-30',
'2021-08-06']})
price_df = pd.DataFrame(data={'date': ['2021-07-01', '2021-07-03',
'2021-07-08', '2021-07-10',
'2021-07-16', '2021-07-22',
'2021-07-30', '2021-07-31',
'2021-08-06'],
'price': [47, 62, 107, 171, 30, 154, 42,
143, 131]})
使用下面的代碼將轉換添加到日期時間
df1['start_date'] = pd.to_datetime(df1['start_date'])
df1['end_date'] = pd.to_datetime(df1['end_date'])
price_df['date'] = pd.to_datetime(price_df['date'])
使用我可以檢查資料框df1['start_date'].isin(price_df['date'])列中的日期是否存在于資料框中。如果這不是真的，我想用. 需要對資料框的列執行類似的程序。最后，可以使用連接提取價格。start_datedf1price_dfstart_dateprice_dfend_datedf1
預期產出
------------ ------------ ------------- -----------
| start_date | end_date | start_price | end_price |
------------ ------------ ------------- -----------
| 01/07/2021 | 08/07/2021 | 47 | 107 |
| 08/07/2021 | 16/07/2021 | 107 | 30 |
| 16/07/2021 | 22/07/2021 | 30 | 154 |
| 22/07/2021 | 30/07/2021 | 154 | 42 |
| 30/07/2021 | 06/08/2021 | 42 | 131 |
------------ ------------ ------------- -----------
我嘗試了這段代碼：
df2 = pd.DataFrame()
df2['start_date'] = np.where(df1['start_date']
.isin(price_df['date']),
df1['start_date'],
price_df[
price_df.date < df1['start_date']][
'date'].max())
我收到以下錯誤：
ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects
uj5u.com熱心網友回復：
你可以試試pandas.merge_asof
df1[['start_date', 'end_date']] = df1[['start_date', 'end_date']].apply(pd.to_datetime)
price_df['date'] = pd.to_datetime(price_df['date'])
price_df = price_df.sort_values('date')
df1[['start_date', 'start_price']] = pd.merge_asof(df1, price_df, left_on='start_date', right_on='date')[['date', 'price']]
df1[['end_date', 'end_price']] = pd.merge_asof(df1, price_df, left_on='end_date', right_on='date')[['date', 'price']]
df1[['start_date', 'end_date']] = df1[['start_date', 'end_date']].apply(lambda col: col.dt.strftime('%d/%m/%Y'))
print(df1)
start_date end_date start_price end_price
0 01/07/2021 08/07/2021 47 107
1 08/07/2021 16/07/2021 107 30
2 16/07/2021 22/07/2021 30 154
3 22/07/2021 30/07/2021 154 42
4 30/07/2021 06/08/2021 42 131
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/houduan/474492.html