将数据帧中的数据与字典中的数据合并答案

【问题标题】：Merging data from a data frame with data from a dictionary将数据帧中的数据与字典中的数据合并
【发布时间】：2021-12-27 21:16:51
【问题描述】：

我有一个字典，键是日期时间，值是那天的数据帧，如下所示：

dict = {dt.datetime(2021,11,1):pd.DataFrame({'team':['horses','eagles'],
                                             'rating':[15,20]}),
        dt.datetime(2021,11,2):pd.DataFrame({'team':['horses','eagles'],
                                             'rating':[35,50]})}

{datetime.datetime(2021, 11, 1, 0, 0):
      team  rating
0  horses      15
1  eagles      20,
 datetime.datetime(2021, 11, 2, 0, 0):
      team  rating
0  horses      35
1  eagles      50}

我还有一个单独的数据框，其中包含日期时间列和同一行中的这些团队的名称，如下所示：

df = pd.DataFrame({'date':[dt.datetime(2021,11,1),dt.datetime(2021,11,2)],
                       'team_1':'horses',
                       'team_2':'eagles'})

        date  team_1  team_2
0 2021-11-01  horses  eagles
1 2021-11-02  horses  eagles

我想做的是遍历字典，以便如果 datetime 键与 df 的日期列中的日期匹配，则从值中获取数据并将其合并到 df 中的团队以创建最终数据框，像这样：

        date  team_1  team_1_rating  team_2  team_2_rating
0 2021-11-01  horses             15  eagles             20
1 2021-11-02  horses             35  eagles             50

我尝试遍历字典并将数据与此代码合并：

for key, value in dict.items:
    if key == df['date']:
        final_df = pd.merge(df,value,left_on = ['team_1','team_2'], right_on = 'team')

但我收到类似的错误

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我不太确定这是否是一个好方法，但任何帮助将不胜感激！

【问题讨论】：

不要使用dict，它是Python中的保留关键字。而是使用my_dict 或类似的
建议使用pandas.Timestamp 而不是datetime.datetime
此外，虽然很明显您已尝试提供所有代码，但仍缺少一些内容/这将使尝试帮助您的人更容易。不要将您的代码分成块，因为它很难组合起来以尝试复制错误。还包括您拥有的任何进口商品。有关更多信息，请参阅minimal reproducible example

标签： python pandas dataframe dictionary merge

【解决方案1】：

错误就在这里：

if key == df['date']:

它说它是模棱两可的，因为它确实不知道将它与哪个单元格进行比较。

例如：

x = '2021-11-01'
if x == df['date']:
    print ("hola")

它会给你那个错误。

所以，你需要遍历 df.iloc

【讨论】：

我正在检查我的假设；我认为这里可以使用 Python 的 if [a] in [b] 构造；是的，错误就在你说的地方，但我不认为循环通过df.iloc 是最好的也不是最pythonic的解决方案。

【解决方案2】：

您的问题是if key == df['date'] 行没有按照您的想法执行。您正在比较键（它是一个日期时间对象）是否与 df['date'] 相同，这是一个 pandas.Series。因为这两个对象不是str、int、float 等，Python 尝试比较两者的bool。当您尝试获取 pandas.Series 的 bool 时会引发此异常。

您可以使用 for 循环遍历 df['data'] 中的每个值，但更简洁的方法是使用 loc 的内置 Pandas 功能（文档 here）。

import datetime as dt
import pandas as pd
import numpy as np

my_dict = {dt.datetime(2021,11,1):pd.DataFrame({'team':['horses','eagles'],
                                             'rating':[15,20]}),
        dt.datetime(2021,11,2):pd.DataFrame({'team':['horses','eagles'],
                                             'rating':[35,50]})}

df = pd.DataFrame({'date':[dt.datetime(2021,11,1),dt.datetime(2021,11,2)],
                       'team_1':'horses',
                       'team_2':'eagles'})

# Searching for key match in df
for key, value in my_dict.items():
    df.loc[df['date'] == key, 'team_1_rating'] = value['rating'][0]
    df.loc[df['date'] == key, 'team_2_rating'] = value['rating'][1]

# Reordering columns to match desired output
col_list = list(df)
col_list[2], col_list[3] = col_list[3], col_list[2]
df.columns = col_list

print(df)

请注意，底部块只是重新排序您的数据框以匹配您所需的输出。

【讨论】：