根据日期合并熊猫数据框

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我正在基于日期合并两个熊猫DataFrame。问题是第二数据框不包括第一数据框的每个日期。我需要使用中的每个日期df1以及中的最新值df2。

+-------------+---------------+-------------+
| DataFrame 1 |               |             |
+-------------+---------------+-------------+
| Date        |  Sales loc1   |  Sales loc2 |
| 1/1/17      |  100          |  95         |
| 1/2/17      |  125          |  124        |
| 1/3/17      |  115          |  152        |
| ...         |               |             |
| 2/1/17      |  110          |  111        |
+-------------+---------------+-------------+


+-------------+---------+------+
| DataFrame 2 |         |      |
+-------------+---------+------+
| Date        |  exp    |  loc |
| 1/1/17      |  100    |  1   |
| 1/1/17      |  125    |  2   |
| 2/1/17      |  115    |  1   |
| 2/1/17      |  110    |  2   |
+-------------+---------+------+


+---------------+---------------+--------------+------------+-------------+
| New Dataframe |               |              |            |             |
+---------------+---------------+--------------+------------+-------------+
| Date          |  Sales loc1   |  Sales loc2  |  exp loc1  |  exp loc2   |
| 1/1/17        |  100          |  95          |  100       |  125        |
| 1/2/17        |  125          |  124         |  100       |  125        |
| 1/3/17        |  115          |  152         |  100       |  125        |
| ...           |               |              |            |             |
| 2/1/17        |  110          |  111         |  115       |  110        |
+---------------+---------------+--------------+------------+-------------+

df2中的值将用于多个单元格，直到df2中有新值为止。

非常感谢您的宝贵时间。

cs95

一个通用解决方案，其中同一日期可以有任意数量的行，这Date将涉及到：

首先，合并df1和df2使用merge
接下来，使用groupby+apply展平数据框
最后，使用rename和进行一些清理以修复列名称add_prefix

v = df1.merge(df2[['Date', 'exp']])\
       .groupby(df1.columns.tolist())\
       .exp\
       .apply(pd.Series.tolist)

df = pd.DataFrame(v.tolist(), index=v.index)\
       .rename(columns=lambda x: x + 1)\
       .add_prefix('exp loc')\
       .reset_index()

df

     Date  Sales loc1  Sales loc2  exp loc1  exp loc2
0  1/1/17         100          95       100       125
1  2/1/17         110         111       115       110

如果每个in中只有两行（或者通常恰好是N个）行集，那么这是另一个很好的解决方案。Datedf2

n = 2
v = pd.DataFrame(
     df2.exp.values.reshape(-1, n), 
     index=df2.Date.unique(), 
     columns=range(1, n + 1)
).add_prefix('exp loc')\
 .rename_axis('Date')\
 .reset_index()

现在，它只是与df1on的简单合并Date。

df1.merge(v, on='Date')

     Date  Sales loc1  Sales loc2  exp loc1  exp loc2
0  1/1/17         100          95       100       125
1  2/1/17         110         111       115       110

或者，作为@A。Leistra指出，您可能希望使用左外部合并获得不同类型的结果：

df1.merge(v, how='left', on='Date').ffill()

     Date  Sales loc1  Sales loc2  exp loc1  exp loc2
0  1/1/17         100          95     100.0     125.0
1  1/2/17         125         124     100.0     125.0
2  1/3/17         115         152     100.0     125.0
3  2/1/17         110         111     115.0     110.0

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