Ich habe zwei Datenrahmen:
dfA, die Tausende von Zeilen mit Temperaturdaten enthält. Jeder Temperaturwert ist mit einem timeIDWert (1, 2, 3, ..., n) verknüpft, der von verschiedenen Objekten gemessen wird, so dass es wiederholte Zeit-IDs gibtdfBenthält Etiketten, die jede Zeit-ID identifizieren. Diese Bezeichnungen sind korrekte dateWerte für Datum / Uhrzeit ( )Jetzt möchte ich eine neue Spalte erstellen dfA, die den richtigen dateWert enthält , der rechts entspricht timeID. Wie kann ich das erreichen?
Hier sind einige Zeilen der Datensätze, die ich als Beispiel habe:
dfA = pd.DataFrame({'timeID': ['1', '2', '3','2','3','4'], 'temp': ['4.5', '5.1', '4.0','-2.3','3.9','-1.1']})
dfB = pd.DataFrame(pd.date_range('6/24/2013', periods=6, freq='10Min'))
seq = pd.Series(range(1, 7)).to_frame()
dfB = pd.concat([seq,dfB],axis=1)
dfB.columns = ['timeID','date']
dfB.set_index('timeID',inplace=True)
print(dfA)
print(dfB)
Die Ausgabe für dfAist:
| temp timeID
+-----------------
| 0 4.5 1
| 1 5.1 2
| 2 4.0 3
| 3 -2.3 2
| 4 3.9 3
| 5 -1.1 4
Die Ausgabe für dfBist:
| date
| timeID
+----------------------------
| 1 2013-06-24 00:00:00
| 2 2013-06-24 00:10:00
| 3 2013-06-24 00:20:00
| 4 2013-06-24 00:30:00
| 5 2013-06-24 00:40:00
| 6 2013-06-24 00:50:00
Zunächst müssen Sie sicherstellen, dass die timeIDSpalte in beiden DFs vom gleichen Typ ist, und dann können Sie die map () -Methode verwenden:
In [78]: dfA['date'] = dfA['timeID'].astype(dfB.index.dtype).map(dfB['date'])
In [79]: dfA
Out[79]:
temp timeID date
0 4.5 1 2013-06-24 00:00:00
1 5.1 2 2013-06-24 00:10:00
2 4.0 3 2013-06-24 00:20:00
3 -2.3 2 2013-06-24 00:10:00
4 3.9 3 2013-06-24 00:20:00
5 -1.1 4 2013-06-24 00:30:00
Es ist auch sinnvoll, timeIDdtype in einen kleineren DF zu konvertieren, da dieser schneller (effektiver) ist. Wenn er dfBalso kleiner ist, würde ich dies folgendermaßen tun:
In [82]: dfB.index = dfB.index.astype(str)
In [84]: dfA['date'] = dfA['timeID'].map(dfB['date'])
In [85]: dfA
Out[85]:
temp timeID date
0 4.5 1 2013-06-24 00:00:00
1 5.1 2 2013-06-24 00:10:00
2 4.0 3 2013-06-24 00:20:00
3 -2.3 2 2013-06-24 00:10:00
4 3.9 3 2013-06-24 00:20:00
5 -1.1 4 2013-06-24 00:30:00
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