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基于datetime将df2中的多行追加到df1

concatenation append python

Karma · 技术社区 · 6 年前

我有两个数据帧,df1和df2,都有相同的格式。

例如,df1如下所示:

      Date  A   B   C   D   E
2018-03-01  1  40  30  30  70
2018-03-02  3  60  70  50  55
2018-03-03  4  60  70  45  80
2018-03-04  5  80  90  30  47
2018-03-05  3  40  40  37  20

df2型也许如下所示:唯一的区别是开始日期

      Date  A   B   C   D   E
2018-03-03  4  60  70  45  80
2018-03-04  5  80  90  30  47
2018-03-05  3  40  40  37  20
2018-03-06  7  55  26  46  42
2018-03-07  2  73  46  33  25

我想将df2中的所有行附加到df1中,在本例中,是2018-03-06中的所有行,以便df1变成:

      Date  A   B   C   D   E
2018-03-01  1  40  30  30  70
2018-03-02  3  60  70  50  55
2018-03-03  4  60  70  45  80
2018-03-04  5  80  90  30  47
2018-03-05  3  40  40  37  20
2018-03-06  7  55  26  46  42
2018-03-07  2  73  46  33  25

笔记 :df2可能会跳过2018-03-06,因此如果是这种情况,将复制并追加2018-03-07中的所有行。

df['Date']的数据类型是datetime64。当我试图索引df1的最后一个\u日期以查找要从df2复制的下一个\u日期时,出现了一个错误。

>>>> last_date = df1['Date'].tail(1)
>>>> next_date = datetime.datetime(last_date) + datetime.timedelta(days=1)
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'Timestamp'

或者,您将如何复制df2中的所有行(从df1的最后一个日期之后的日期开始),并将它们附加到df1?谢谢

1 回复 | 直到 6 年前

cs95 abhishek58g 6 年前

选项1
使用 combine_first 在 Date 列:

i = df1.set_index('Date')
j = df2[df2.Date.gt(df1.Date.max())].set_index('Date')

i.combine_first(j).reset_index()

         Date    A     B     C     D     E
0  2018-03-01  1.0  40.0  30.0  30.0  70.0
1  2018-03-02  3.0  60.0  70.0  50.0  55.0
2  2018-03-03  4.0  60.0  70.0  45.0  80.0
3  2018-03-04  5.0  80.0  90.0  30.0  47.0
4  2018-03-05  3.0  40.0  40.0  37.0  20.0
5  2018-03-06  7.0  55.0  26.0  46.0  42.0
6  2018-03-07  2.0  73.0  46.0  33.0  25.0

选项2
concat + groupby

pd.concat([i, j]).groupby('Date').first().reset_index()

         Date  A   B   C   D   E
0  2018-03-01  1  40  30  30  70
1  2018-03-02  3  60  70  50  55
2  2018-03-03  4  60  70  45  80
3  2018-03-04  5  80  90  30  47
4  2018-03-05  3  40  40  37  20
5  2018-03-06  7  55  26  46  42
6  2018-03-07  2  73  46  33  25

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