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에 따라 두 Dataframes 가입 I가 다음과 같은 두 가지 Dataframes :인덱스 및 열
DF1 :
DF2 Id
date
2014-03-13 1
2014-03-14 2
2014-03-15 1
: 내가하고 싶은 무엇
Id people value
date
2014-03-13 1 A -3.0
2014-03-13 1 B -6.0
2014-03-13 4 C -3.2
2014-03-14 1 A -3.1
2014-03-14 2 B -5.0
2014-03-14 2 C -3.4
2014-03-14 7 D -6.2
2014-03-14 8 E -3.2
2014-03-15 1 A -3.2
2014-03-15 3 B -5.9
이 병합하는 것입니다 두 데이터 프레임은 Id
을 기반으로 일관되게 색인 (date
)을 사용합니다.
원하는 결과는 다음과 같다 : 내가 merge
및 join
하지만 성공하지를 사용하도록 열심히 노력했다
Id people value
date
2014-03-13 1 A -3.0
2014-03-13 1 B -6.0
2014-03-14 2 B -5.0
2014-03-14 2 C -3.4
2014-03-15 1 A -3.2
.
입력을 생성하는 코드는 다음
import pandas as pd
dates = [pd.to_datetime('2014-03-13', format='%Y-%m-%d'), pd.to_datetime('2014-03-14', format='%Y-%m-%d'), pd.to_datetime('2014-03-15', format='%Y-%m-%d')]
Ids = [1,2,1]
df1 = pd.DataFrame({'Id': pd.Series(Ids, index=dates)})
df1.index.name = 'date'
dates = [pd.to_datetime('2014-03-13', format='%Y-%m-%d'), pd.to_datetime('2014-03-13', format='%Y-%m-%d'),
pd.to_datetime('2014-03-13', format='%Y-%m-%d'), pd.to_datetime('2014-03-14', format='%Y-%m-%d'),
pd.to_datetime('2014-03-14', format='%Y-%m-%d'),pd.to_datetime('2014-03-14', format='%Y-%m-%d'),
pd.to_datetime('2014-03-14', format='%Y-%m-%d'), pd.to_datetime('2014-03-14', format='%Y-%m-%d'),
pd.to_datetime('2014-03-15', format='%Y-%m-%d'), pd.to_datetime('2014-03-15', format='%Y-%m-%d')]
Ids = [1,1,4,1,2,2,7,8,1,3]
peoples = ['A','B','C','A','B','C','D','E','A','B']
values = [-3,-6,-3.2,-3.1,-5,-3.4,-6.2,-3.2,-3.2,-5.9]
df2 = pd.DataFrame({'Id': pd.Series(Ids, index=dates),
'people': pd.Series(peoples, index=dates),
'value': pd.Series(values, index=dates)})
df2.index.name = 'date'