自动加入 python 数据框以更新它

Question

我想对 python 数据框执行自动连接以更新它。 这是情况，我有一个包含三列的第一个df： 入、出和日期。这意味着在特定日期将“Out”项替换为“In”。

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
data = [[1,10,"2017-01-01"],[2,10,"2017-01-01"],[10,11,"2017-06-01"],[4,14,"2017-04-01"],[5,14,"2017-12-01"]]
label = ["Out","In","Date"]
df = pd.DataFrame(data,columns=label)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
print(df)

   Out  In       Date
0    1  10 2017-01-01
1    2  10 2017-01-01
2   10  11 2017-06-01
3    4  14 2017-04-01
4    5  14 2017-12-01

例如，这意味着从 2017 年 1 月 1 日起，项目 #1 被项目 #10 替换。 诀窍是，截至 2017 年 6 月，第 10 项也被第 11 项取代。所以 #1 变成 #10 再变成 #11。

现在我想填充一个最终关系表，它给出了某个日期之前的最终关系。

如果日期 = 2017-08-01，我会得到这张表

date = pd.to_datetime("2017-08-01")
data = [[1,11],[2,11],[10,11],[4,14]]
df_final = pd.DataFrame(data,columns=["Out","In"])
print(df_final)

   Out  In
0   1   11
1   2   11
2  10   11
3   4   14

您知道如何执行这样的自动加入吗？

谢谢，

Answer 1

您可以使用列表理解方法和 .loc 来定位值。

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
data = [[1,10,"2017-01-01"],[2,10,"2017-01-01"],[10,11,"2017-06-01"],[4,14,"2017-04-01"],[5,14,"2017-12-01"],[11,18,"2017-12-01"]]
label = ["Out","In","Date"]
df = pd.DataFrame(data,columns=label)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
print(df)

   Out  In       Date
0    1  10    2017-01-01
1    2  10     2017-01-01
2   10  11     2017-06-01
3    4  14     2017-04-01
4    5  14     2017-12-01
5   11  18     2017-12-01

L=[]
for row in df.iterrows():
    x = row[1]['Out']
    y = row[1]['In']
    while y in df.Out.values.tolist():
        y = df.loc[df['Out'] == y,'In'].iloc[0]
    L.append((x,y))

df2 = pd.DataFrame(L, columns=['Out', 'In'])
print(df2)

Out  In
1    18
2    18
10   18
4    14
5    14
11   18