比较 Pandas 中的 id 日期组合答案

【问题标题】：Comparing id date combinations in Pandas比较 Pandas 中的 id 日期组合
【发布时间】：2020-09-14 07:36:29
【问题描述】：

我是 Pandas 的初学者，想知道如何比较一个数据帧中的行对组合与另一个数据帧。

我有 df:

    id  dates
0   A   2000-01-01
1   B   2000-01-02
2   C   2000-01-03

并想将其与 df2 进行比较：

    id  dates
0   A   2000-01-01
1   B   2000-01-03
2   C   2000-01-01
3   D   2000-01-04
4   E   2000-01-05

对于 df2 中的每个特定 id，它会将相应的日期与 df1 进行比较（并告诉我 df1 中的日期是打开还是晚于 df2 中的日期）

所以我应该得到：

    id  dates       later
0   A   2000-01-01  1
1   B   2000-01-02  0
2   C   2000-01-03  1

有什么好的方法来思考这个问题？

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas dataframe compare

【解决方案1】：

方法一：可以使用Series.map根据id将日期从df2映射到df1，然后使用Series.ge比较对应的日期： p>

df1['later'] = df1['dates'].ge(df1['id'].map(df2.set_index('id')['dates'])).view('i1')

方法二： 将数据框df1 与df2 合并，然后使用Series.ge 比较对应的日期：

df = df1.merge(df2, on='id', suffixes=['', '_r'], how='left')
df['later'] = df['dates'].ge(df.pop('dates_r')).view('i1')

  id      dates  later
0  A 2000-01-01      1
1  B 2000-01-02      0
2  C 2000-01-03      1

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以在id 上使用pd.merge() 来比较dates 列，并通过传递axis=1 获取两个date 列中的max。这将返回True 或False。然后你可以通过astype(int)将True和False分别更改为1和0：

df['later'] = (df['dates'] == pd.merge(df,df2,on='id')[['dates_x','dates_y']].max(axis=1)).astype(int)
df

    id       dates  later
0   A   2000-01-01      1
1   B   2000-01-02      0
2   C   2000-01-03      1

【讨论】：

@ShubhamSharma 感谢您引起我的注意。我已经编辑了我的答案。