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合并不同的数据帧并从基本数据帧添加其他列

pandas python-3.x python

Sai Kumar · 技术社区 · 6 年前

假设这两个融化了 dataframes .

melted_dfs[0] =

        Date      Code       delta_7
0   2014-04-01     GWA        0.08
1   2014-04-02     TVV       -0.98

melted_dfs[1] =

       Date       Code       delta_14
0   2014-04-01     GWA         nan
1   2014-04-02     XRP       -1.02

我期待着合并以上两个数据帧连同 volume GR 我的基础列 dataframe .

base_df =

     Date         Code      Volume       GR
0   2014-04-01     XRP    74,776.48    482.76
1   2014-04-02     TRR   114,052.96    460.19

reduce 函数将所有数据帧转换为一个列表,但它会抛出一个错误

abt = reduce(lambda x,y: pd.merge(x,y,on=['Date', 'Code']), feature_dfs)
# feature_dfs is a list which contains all the above dfs.

ValueError: You are trying to merge on object and datetime64[ns] columns. If you wish to proceed you should use pd.concat

3 回复 | 直到 6 年前

BENY 6 年前

这应该是可行的,因为它说明了df的一些日期不是datetime格式

feature_dfs=[x.assign(Date=pd.to_datetime(x['Date'])) for x in feature_dfs]

abt = reduce(lambda x,y: pd.merge(x,y,on=['Date', 'Code']), feature_dfs)

ChrisD 6 年前

其中一个数据帧 feature_dfs 可能有一个非datetime数据类型。

it's-yer-boy-chet 6 年前

for i, df in enumerate(feature_dfs):
    print 'DataFrame index: {}'.format(str(i))
    print df.info()
    print '-'*72

我假设其中一个数据帧将显示一行,如:

Date    X non-null object

表示没有Date的datetime数据类型。这个数据帧是罪魁祸首,您将拥有上面打印的索引。

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