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社区首页 >问答首页 >无法合并日期列上的数据

无法合并日期列上的数据
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Stack Overflow用户
提问于 2022-08-15 21:24:06
回答 1查看 29关注 0票数 0

我有两个数据文件,如下所示:

左:

代码语言:javascript
运行
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        date    B   N   S   yesterday_B   yesterday_N    yesterday_S
0   2021-01-03  4   99  0       3.0         80.0             0.0
1   2021-01-04  3   78  0       4.0         99.0             0.0
2   2021-01-05  0   50  0       3.0         78.0             0.0
3   2021-01-06  2   50  0       0.0         50.0             0.0
4   2021-01-07  2   10  0       2.0         50.0             0.0

右:

代码语言:javascript
运行
复制
 finish  yesterday change day_t-2   date
0   11900   12230   -1    12850.0   2021-01-03
1   12150   11900   1     12230.0   2021-01-04
2   11640   12150   -1    11900.0   2021-01-05
3   11100   11640   -1    12150.0   2021-01-06
4   10620   11100   -1    11640.0   2021-01-09

我想加入这两个“日期”专栏的代码:

代码语言:javascript
运行
复制
df = pd.merge(left, right, on='date', how='left')

但不幸的是,我得到了这样的结果:

代码语言:javascript
运行
复制
index   date                                                                                      
                                                                                              B N   S   yesterday_B yesterday_N yesterday_S finish_price    yesterday_price price_change    price_day_t-2
0   0 2021-01-03 1 2021-01-04 2 2021-01-05 3 2021-01-06 4 2021-01-07 ... 502 2022-06-06 503 2022-06-07 504 2022-06-08 505 2022-06-09 506 2022-06-10 Name: date, Length: 507, dtype: datetime64[ns]  4   99  0   3.0 80.0    0.0 NaN NaN NaN NaN
1   0 2021-01-03 1 2021-01-04 2 2021-01-05 3 2021-01-06 4 2021-01-07 ... 502 2022-06-06 503 2022-06-07 504 2022-06-08 505 2022-06-09 506 2022-06-10 Name: date, Length: 507, dtype: datetime64[ns]  3   78  0   4.0 99.0    0.0 NaN NaN NaN NaN
2   0 2021-01-03 1 2021-01-04 2 2021-01-05 3 2021-01-06 4 2021-01-07 ... 502 2022-06-06 503 2022-06-07 504 2022-06-08 505 2022-06-09 506 2022-06-10 Name: date, Length: 507, dtype: datetime64[ns]  0   50  0   3.0 78.0    0.0 NaN NaN NaN NaN
3   0 2021-01-03 1 2021-01-04 2 2021-01-05 3 2021-01-06 4 2021-01-07 ... 502 2022-06-06 503 2022-06-07 504 2022-06-08 505 2022-06-09 506 2022-06-10 Name: date, Length: 507, dtype: datetime64[ns]  2   50  0   0.0 50.0    0.0 NaN NaN NaN NaN
4   0 2021-01-03 1 2021-01-04 2 2021-01-05 3 2021-01-06 4 2021-01-07 ... 502 2022-06-06 503 2022-06-07 504 2022-06-08 505 2022-06-09 506 2022-06-10 Name: date, Length: 507, dtype: datetime64[ns]  2   10  0   2.0 50.0    0.0 NaN NaN NaN NaN

为什么它不能区分日期?解决办法是什么?我已将日期时间转换为字符串beofre。

EN

Stack Overflow用户

发布于 2022-08-15 21:45:37

请考虑以正确的格式解析它们。您确定没有更多的列或其他内容吗?

代码语言:javascript
运行
复制
left['date'] = pd.to_datetime(left['date'],infer_datetime_format=True)
right['date'] = pd.to_datetime(right['date'],infer_datetime_format=True)

然后试着:

代码语言:javascript
运行
复制
output = left.merge(right,on='date',how='left')
票数 1
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/73366568

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