如果日期相同，如何从另一个dataframe填充列值

如果日期相同，可以使用pandas库中的merge()函数将两个dataframe按照日期进行合并，然后使用fillna()函数将缺失的列值填充。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 定义两个dataframe，假设一个为df1，另一个为df2。
3. 使用merge()函数将两个dataframe按照日期进行合并：merged_df = pd.merge(df1, df2, on='日期', how='left')
   • 参数on='日期'表示按照日期列进行合并
   • 参数how='left'表示以df1为基准，保留df1的所有行

• 使用fillna()函数将缺失的列值填充：merged_df['列名'].fillna(merged_df['另一个列名'], inplace=True)
  • 参数'列名'表示需要填充的列名
  • 参数'另一个列名'表示用于填充的另一个列名
  • 参数inplace=True表示在原dataframe上进行修改

完整代码示例：

import pandas as pd

# 定义两个dataframe
df1 = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                    '数值1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                    '数值2': [4, 5, 6]})

# 合并两个dataframe
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='日期', how='left')

# 填充缺失的列值
merged_df['数值1'].fillna(merged_df['数值2'], inplace=True)

print(merged_df)

输出结果：

           日期  数值1  数值2
0  2022-01-01  1.0    4
1  2022-01-02  2.0    5
2  2022-01-03  3.0    6

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