合并两个数据框但忽略带有 NaT 的行答案

【问题标题】：Merge two dataframes but ignore rows with NaT合并两个数据框但忽略带有 NaT 的行
【发布时间】：2021-10-24 07:07:58
【问题描述】：

我有两个要在“ID”和“updated_date”上合并的数据框。它们之间的唯一区别是 df1 中的 'other_date' 列包含一对 NaT，而 df2 包含一个 'type' 列。

我希望生成的 df 对所有最初包含 NaT 的合并行（第 3 行）具有 NaN

    ID   |  updated_date |  other_date | 
0   11   |   2019-04-03  |  2019-04-09 | 
1   11   |   2019-05-02  |  2019-05-14 |
2   11   |   2019-05-20  |  2019-06-05 | 
3   11   |   2019-03-03  |      NaT    |

    ID   |  updated_date |  other_date |   type   |
0   11   |   2019-04-03  |  2019-04-09 |    C     |
1   11   |   2019-05-02  |  2019-05-14 |    C     |
2   11   |   2019-05-20  |  2019-06-05 |    D     |
3   11   |   2019-03-03  |  2019-03-04 |    C     |

期望的输出：

    ID   |  updated_date |  other_date |   type   |
0   11   |   2019-04-03  |  2019-04-09 |    C     |
1   11   |   2019-05-02  |  2019-05-14 |    C     |
2   11   |   2019-05-20  |  2019-06-05 |    D     |
3   11   |   2019-03-03  |      NaT    |   NaN    |

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe numpy merge

【解决方案1】：

也许尝试使用三列 ID、updated_date 和 other_date 进行左连接？

df1.merge(df2, how = "left", on = ["ID", "updated_date", "other_date"])

输出

	ID	updated_date	other_date	type
0	11	2019-04-03	2019-04-09	C
1	11	2019-05-02	2019-05-14	C
2	11	2019-05-20	2019-06-05	D
3	11	2019-03-03	NaT	NaN

【讨论】：

【解决方案2】：

使用include(column) 和附加函数，这将帮助您使列表相似，然后在最后一个单元格中使用if(condition ) 打印NaN。

【讨论】：