我有 2 個 Pandas 陣列，例如：
A =
Date Value
0 2022-03-01 50
1 2022-03-01 50
2 2022-03-03 50
3 2022-03-04 50
4 2022-03-04 50
5 2022-03-04 50
6 2022-03-04 50
7 2022-03-04 50
8 2022-03-15 50
9 2022-03-19 50
10 2022-03-23 50
B =
Value Date
Date
2022-03-01 0.0 2022-03-01
2022-03-02 0.0 2022-03-02
2022-03-03 0.0 2022-03-03
2022-03-04 0.0 2022-03-04
2022-03-05 0.0 2022-03-05
2022-03-06 0.0 2022-03-06
2022-03-07 0.0 2022-03-07
2022-03-08 0.0 2022-03-08
此外，A 和 B 串列的長度不同。
我需要形成一個串列'C ='，其中日期將按順序排列（如串列'B ='），并且每個日期的'值'等于串列'A =的'值'的總和' 對于這個日期... 串列 'A=' 中未包含在串列 'B=' 中的日期中的那些日期的所有 'Values' 不應包含在串列 'C=' 中。
我是 python 的新手，我已經嘗試了很多選項......但一切都不起作用：
for i in range(len(A)):
for n in range(len(B)):
if A['Date'][i] == B['Date'][i]:
C['Date'] == B['Date'][i]
C['Value'] == A['Value'][i]
else:
C['Date'] == B['Date'][i]
C['Value'] == B['Value'][i]
結果陣列應如下所示：
B =
Value Date
1 100.0 2022-03-01
2 0.0 2022-03-02
3 50.0 2022-03-03
4 250.0 2022-03-04
5 0.0 2022-03-05
6 0.0 2022-03-06
7 0.0 2022-03-07
8 0.0 2022-03-08
///////// 實數陣列是：
Date: Value:
0 2022-05-06 0.000000e 00
1 2022-05-04 -4.042888e 06
2 2022-04-15 -2.742782e 06
3 2022-04-15 -9.152107e 05
4 2022-04-01 -3.608648e 07
5 2022-04-01 -1.072268e 07
6 2022-04-01 -1.885982e 07
7 2022-04-01 -1.087363e 07
8 2022-03-04 0.000000e 00
9 2022-03-04 0.000000e 00
10 2022-03-04 0.000000e 00
11 2022-03-04 0.000000e 00
12 2022-03-04 0.000000e 00
13 2022-03-04 0.000000e 00
14 2022-03-04 0.000000e 00
15 2022-03-04 0.000000e 00
16 2022-02-03 -4.369548e 06
17 2022-02-01 0.000000e 00
18 2022-02-01 0.000000e 00
19 2022-02-01 0.000000e 00
20 2022-02-01 -3.441539e 05
21 2022-02-01 0.000000e 00
22 2022-02-01 0.000000e 00
23 2022-02-01 0.000000e 00
24 2022-02-01 0.000000e 00
25 2021-11-12 -1.350750e 06
26 2021-11-09 0.000000e 00
27 2021-11-09 0.000000e 00
28 2021-11-01 -3.716895e 06
29 2021-10-19 -2.464551e 07
30 2021-10-15 -5.662351e 06
31 2021-10-15 -1.243596e 06
32 2021-10-01 -4.992055e 07
33 2021-10-01 -2.695814e 07
34 2021-10-01 -2.689851e 07
35 2021-10-01 -2.689851e 07
36 2021-09-26 0.000000e 00
37 2021-09-26 0.000000e 00
38 2021-09-26 0.000000e 00
39 2021-09-26 0.000000e 00
40 2021-09-26 0.000000e 00
41 2021-09-26 0.000000e 00
42 2021-08-24 -7.515941e 08
43 2021-08-20 0.000000e 00
44 2021-08-05 -4.674707e 06
45 2021-08-02 -2.480048e 06
46 2021-05-03 -1.607934e 07
47 2021-05-03 -2.257631e 06
48 2021-04-15 -5.224200e 06
Value: Date:
Date
2021-11-01 0.0 2021-11-01
2021-11-02 0.0 2021-11-02
2021-11-03 0.0 2021-11-03
2021-11-04 0.0 2021-11-04
2021-11-05 0.0 2021-11-05
... ... ...
2022-05-10 0.0 2022-05-10
2022-05-11 0.0 2022-05-11
2022-05-12 0.0 2022-05-12
2022-05-13 0.0 2022-05-13
2022-05-16 0.0 2022-05-16
[136 rows x 2 columns]
應用 Nick 描述的方法后，“C=”中的所有“值”都等于 0.0
Date: Value:
Date
2021-11-01 2021-11-01 0.0
2021-11-02 2021-11-02 0.0
2021-11-03 2021-11-03 0.0
2021-11-04 2021-11-04 0.0
2021-11-05 2021-11-05 0.0
... ... ...
2022-05-10 2022-05-10 0.0
2022-05-11 2022-05-11 0.0
2022-05-12 2022-05-12 0.0
2022-05-13 2022-05-13 0.0
2022-05-16 2022-05-16 0.0
[136 rows x 2 columns]
uj5u.com熱心網友回復：
您應該能夠按以下方式分組并求和：join BADate
C = B.join(A.groupby('Date').sum(), how='inner', lsuffix='_l').drop('Value_l', axis=1)
輸出（用于您的樣本資料）：
Date Value
Date
2022-03-01 2022-03-01 100
2022-03-03 2022-03-03 50
2022-03-04 2022-03-04 250
如果您想保留B沒有總和的日期，請改用左連接（默認值）并fillna使用 0：
C = B.join(A.groupby('Date').sum(), lsuffix='_l').drop('Value_l', axis=1).fillna(0.0)
輸出：
Date Value
Date
2022-03-01 2022-03-01 100.0
2022-03-02 2022-03-02 0.0
2022-03-03 2022-03-03 50.0
2022-03-04 2022-03-04 250.0
2022-03-05 2022-03-05 0.0
2022-03-06 2022-03-06 0.0
2022-03-07 2022-03-07 0.0
2022-03-08 2022-03-08 0.0
最后，如果要洗掉Date索引，請使用reset_index：
C = C.reset_index(drop=True)
輸出：
Date Value
0 2022-03-01 100.0
1 2022-03-02 0.0
2 2022-03-03 50.0
3 2022-03-04 250.0
4 2022-03-05 0.0
5 2022-03-06 0.0
6 2022-03-07 0.0
7 2022-03-08 0.0
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