基于多索引值的熊猫替代DataFrame值
基于多索引值的熊猫替代DataFrame值
提问于 2020-03-19 21:02:16
我有两个dataframe，其中第一个dataframe索引/列与第二个dataframe索引/列相关联。在df1中，列是df2的月份，行是索引的底层。基于这种关系，我想在df1 in df2中发布。下面是一个简化的示例：
df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], index= [1,2], columns=[1, 6])
index_list = [[1, 1, 2, 2],[1,2,1,2]]
header_list = [np.datetime64('2020-01-01'), np.datetime64('2020-06-01'),np.datetime64('2021-01-01'),np.datetime64('2021-06-01')]
df2 = pd.DataFrame(index=index_list, columns=header_list)
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-03-20 22:20:50
有点工作，但没有重大障碍。
df1.index.name, df1.columns.name = 'key', 'month'
df2.index.names, df2.columns.name = ['a', 'key'], 'date'
x = df1.stack().reset_index().rename(columns={0: 'value'})
y = df2.fillna(0).stack().reset_index(level=-1).drop(0, axis=1)
y['month'] = y['date'].apply(lambda z: z.month)
y = y.reset_index().merge(x, on=['key', 'month']).drop('month', axis=1)
y = y.set_index(['a', 'key', 'date']).unstack('date')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/60765011
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