合并/加入 Pandas 数据框

Question

我有两个数据框，第一个来自一个岛上的滑板车租赁公司，它包含有关滑板车类型、持续时间、开始和结束时间以及许多其他字段的数据，第二个包含来自该岛的气象数据。

因为每天的气象数据每 3 小时有 8 条记录/测量值（例如，在上午 01.00、上午 04:00 到下午 22:00），我将第一个数据帧中的开始时间按顺序转换/剪切为 8 个 bin为每条记录组合相应的天气条件。

如何将这两个框架组合起来，让每个租金都有相应的天气条件？

假设我有 df1.rent_id、df1.rent_day、df1.starting hour（从 1 到 8）和 df2.day、df2.hour（从 1 到 8）、df2.temp 等字段

如何组合/加入这两个数据框以获得我想要的？

正如它所看到的，第二个数据帧中的每条记录在第一个数据帧中都有许多记录，但第一个数据帧中的每条记录只与第二个数据帧中的一条记录相关。

我对我需要的连接类型（内、外、左、右）感到困惑？

谢谢

Answer 1

首先您需要设置一个参考列来对合并的数据框进行排序 例如，您可以将starting time 用于df1 和time 用于df2

df1['reference_time']=df1['starting time']
df2['reference_time']=df2.['time']

然后设置索引，按照参考时间的顺序加入它们

df1.set_index('reference time').join(df2.set_index('reference_time'))

关于加入模式选项，您可以查看文档here

how : {‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}，默认‘left’ 如何处理这两个对象的操作。

left：使用调用框架的索引（或指定的列） 对：使用其他人的索引。 外部：将调用框架的索引（如果指定了on，则为列）与其他索引形成并集，并对其进行排序。按字典顺序。 内部：形成调用框架的索引（如果指定了on，则为列）与其他索引的交集，保持顺序 打电话的人。

默认模式为左