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如何在pandas中映射不同dataframe basis datetime的列

在pandas中,可以使用map()函数来映射不同dataframe基于datetime的列。map()函数可以接受一个字典作为参数,字典的键是要映射的值,字典的值是映射后的值。

以下是一个示例代码,演示如何在pandas中映射不同dataframe基于datetime的列:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建两个示例dataframe
df1 = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                    'value': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                    'category': ['A', 'B', 'C']})

# 将df2的category列映射到df1的date列
mapping = dict(zip(df2['date'], df2['category']))
df1['category'] = df1['date'].map(mapping)

print(df1)

输出结果为:

代码语言:txt
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         date  value category
0  2022-01-01      1        A
1  2022-01-02      2        B
2  2022-01-03      3        C

在这个示例中,我们创建了两个dataframe df1df2,它们都有一个共同的列date。我们想要将df2category列映射到df1date列上。首先,我们使用zip()函数将df2date列和category列打包成一个字典。然后,我们使用map()函数将这个字典应用到df1date列上,将df2category值映射到df1category列上。

这是一个简单的示例,展示了如何在pandas中映射不同dataframe基于datetime的列。根据具体的需求,你可以根据实际情况进行适当的调整和扩展。

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