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按ID号合并两个不相等的数据框，并根据日期匹配行。
创始人
2024-11-02 07:01:55
0次

可以使用pandas库中的merge()函数进行合并。首先，将两个数据框按照ID号进行合并，然后再根据日期进行筛选，以匹配行。

示例代码如下：

import pandas as pd

创建两个数据框

df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'Value': [10, 20, 30], 'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03']}) df2 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 4], 'Value': [50, 60, 70], 'Date': ['2021-01-01', '2021-01-04', '2021-01-05']})

按ID进行合并

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='outer')

根据日期筛选匹配的行

result_df = merged_df[(merged_df['Date_x'] == merged_df['Date_y'])]

print(result_df)

输出： ID Value_x Date_x Value_y Date_y 0 1 10.0 2021-01-01 50.0 2021-01-01

上一篇：按ID分组，找到第二列中的最大值（删除所有其他值），并保留第三列的值。

下一篇：按ID合并但替换某些列中的旧数据为新数据

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