Pandas 按名称和日期合并（多列）答案

【问题标题】：Pandas merge by name and date (multiple columns)Pandas 按名称和日期合并（多列）
【发布时间】：2019-09-30 16:40:54
【问题描述】：

我希望合并两个数据框，首先按名称，然后按日期。

df 1 看起来像这样

symbol. X.  X.  X.  X. date
AA.                    2018-01-16
AA.                    2018-05-04
....

然后是df2

symbol.  X.  X.  X. X. date
AA.                   2018-01-03
AA.                   2018-01-03

我尝试了以下多种变体：

data = pd.merge(df1, df2, left_on = ['symbol', 'date'], how = 'left')

我想做的只是数据输出的左连接：

symbol.  X.  X. X. date
AA.                2018-01-03
AA.                2018-01-04
....

任何和所有的帮助将不胜感激，我无法弄清楚我在这里做错了什么

【问题讨论】：

【解决方案1】：

要通过多列合并两个数据框，您可以使用

data = pd.merge(df1, df2, on=['symbol','date'], how='left')

如果列名不同，也可以使用

data = pd.merge(df1, df2, left_on=['symbol','date'], right_on=['symbol_2','date_2'], how='left')

希望能帮到你:)

【讨论】：

当我使用它时，我的右侧都是空值。这是否意味着日期有问题？
好的，这就是我所做的，我回去使用 df1['date'].apply(lambda x: x.date()) df2['date'].apply(lambda x : x.date()) 这样我就可以一直使用相同的数据类型/结构。在寻找相似之处时，我还使用了内部联接（请告知我是否应该使用外部联接？）谢谢！

【解决方案2】：

要在你的情况下合并数据框，你可以试试这个

dfFinal = df2.merge(df1[['Symbol']], on='Symbol', how='outer')

【讨论】：

【解决方案3】：

好的，这就是我所做的，我回去使用了

df1['date'].apply(lambda x: x.date())
df2['date'].apply(lambda x: x.date())

通过这种方式，我一直拥有相同的数据类型/结构。在寻找相似之处时，我还使用了内部联接（请告知我是否应该使用外部联接？）

【讨论】：