大熊猫：连接函数产生NaN值

真正的农村

我有2个数据框需要加入；

df1看起来像这样-

    Year             President            Party   
0   1920         Woodrow Wilson      Democratic     
1   1921      Warren G. Harding      Republican     
2   1922      Warren G. Harding      Republican

df2看起来像这样（道琼斯归来）

               Value
Date                
1920-12-31       NaN         
1921-12-31  0.127172         
1922-12-31  0.217386

我正在尝试将df1与df2连接：table = df1.join（df2）

但是，当我这样做时，表中的“值”列将减少为所有NaN。有人可以指导我吗。谢谢...！

海盗

map + assign

构建一个字典到map与其中year的df2S指数是键和df2'sValue`是的值。
map与df1sYear列一起使用。
assign这到Value附加到的新列df1

df1.assign(Value=df1.Year.map(dict(zip(df2.index.year, df2.Value))))

   Year          President       Party     Value
0  1920     Woodrow Wilson  Democratic       NaN
1  1921  Warren G. Harding  Republican  0.127172
2  1922  Warren G. Harding  Republican  0.217386

join

否则，您可以坚持join这样

df1.join(df2.set_index(df2.index.year), on='Year')

   Year          President       Party     Value
0  1920     Woodrow Wilson  Democratic       NaN
1  1921  Warren G. Harding  Republican  0.127172
2  1922  Warren G. Harding  Republican  0.217386

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