python pandas quantlib.time.date.Date

Question

我有两个数据框：

import pandas as pd
from quantlib.time.date import Date
cols = ['ColStr','ColDate']
dataset1 = [['A',Date(2017,1,1)],['B',Date(2017,2,2)]]
x = pd.DataFrame(dataset1,columns=cols)
dataset2 = [['A','2017-01-01'],['B','2017-02-04']]
y = pd.DataFrame(dataset2,columns=cols)

现在，我想比较这两个表。我编写了另一组代码来比较两个（较大的）数据帧并适用于字符串和数值。

我的问题是 - 列 'ColDate' 一个是字符串类型，另一个是日期类型，我无法验证 'ColStr' = A 是否匹配，而 'ColStr' = 'B' 是否不匹配。

我必须 (1) 要么将 y.ColDate 转换为 Date (2) 或者将x.ColDate转成str，格式与y.ColDate类似。

我如何实现其中一个或另一个

Answer 1

我猜您需要使用 dataset1['ColDate'] = dataset1.ColDate.map(convert_type) 之类的东西或任何其他方法来迭代列值，将它们转换为单个常见类型。检查pandas docs 的其他功能，例如apply()。

convert_type 函数应在您的程序中定义，并接受一个要传递给 map() 的参数。

而且，当列具有相同的类型时，您可以使用任何您喜欢的方法来比较它们。

Answer 2

您可能想使用dt.strftime() 函数。

dataset1[0].dt.strftime("%Y-%m-%d")