根据范围合并数据框

Question

我整天都在为合并两个数据集而苦苦挣扎。一个数据集显示客户 ID、付款日期和产品代码，另一个数据集告诉我公司在特殊时期与客户达成的特殊交易。

• 客户 = 客户
• product_code = product_code
• date_from

我尝试了以下脚本（python）：

nef_df = pd.merge(df1, df2[['Customer', 'Product_code', 'date_from', 'date_untill']], on=['Customer', 'Product_code'])

example tables in Excell

Answer 1

根据您的示例，您需要执行外部合并。

1. 导入熊猫

import pandas as pd

1. 创建原始数据（作为示例）

customer_1 = ['A1', 'A1', 'A2', 'A2', 'A2', 'A2', 'A3', 'A3']
paydate = ['1-6-2020', '26-11-2020', '7-1-2020', '5-12-2020', '1-3-2020', '16-7-2020', '10-1-2020', '31-12-2020']
product_code = [9100, 9100, 9100, 9100, 9200, 9200, 9400, 9400]

df1 = pd.DataFrame(
    {
        'customer':customer, 
        'paydate':paydate, 
        'product_code':product_code
    }
)
customer_2 = ['A1', 'A2', 'A2', 'A2', 'A2', 'A3', 'A3', 'A4']
product_code = [9100, 9100, 9100, 9200, 9200, 9400, 9400, 9300]
price = [27, 20, 23, 23, 22, 20, 23, 44]

df2 = pd.DataFrame(
    {
        'customer':customer_2, 
        'product_code':product_code, 
        'price':price
    }
)

1. 执行外部合并

pd.merge(df1, df2, how='outer', on=['customer', 'product_code'])

结果表：