ValueError：只能比较熊猫中标记相同的系列对象

Question

我有两个这样的数据框。

df1
MainId,Time,info1,info2
100,2018-07-12 08:05:00,a,b
100,2018-07-12 08:07:00,x,y
101,2018-07-14 16:00,c,d
100,2018-07-14 19:30:00,d,e
104,2018-07-14 03:30:00,g,h

和

df2
Id,MainId,startTime,endTime,value
1,100,2018-07-12 08:00:00,2018-07-12 08:10:00,1001
2,150,2018-07-14 10:05:00,2018-07-14 17:05:00,1002
3,101,2018-07-12 0:05:00,2018-07-12 19:05:00,1003
4,100,2018-07-12 08:05:00,2018-07-12 08:15:00,1004

df2 是主数据帧，df1 是子数据帧。我想检查df2 的starttime 和endtime 以及df1 中的时间与MainId。如果df1.Time isin df2(start and endtime) 对应于MainId，那么我想将df1 的info1 和info2 列包含到df2。如果没有值，那么我只想输入 nan。

我想要这样的输出

Id,MainId,info1,info2,value
1,100,a,b,1001
1,100,x,y,1001
2,150,nan,nan,1002
3,101,nan,nan,1003
4,100,a,b,1004
4,100,x,y,1004

这里我在输出中有两个相同的 Id(In Id1) 和 MainId，因为它们有不同的 info1 和 info2，我也想包含那个。

这就是我在 pandas 中所做的事情

df2['info1'] = np.where((df2['MainId'] == df1['MainId'])& (df1['Time'].isin([df2['startTime'], df2['endTime']])),df1['info1'], np.nan)

但它会抛出错误

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

我该如何解决这个错误？有没有更好的办法 ？

Answer 1

df1 和df2 有不同的Index（您可以通过检查df1.index 和df2.index 来检查这一点。因此，当您执行df2['MainId'] == df1['MainId'] 时，您有2 个不可比较的系列对象。

尝试使用左连接，例如：

df3 = df2.join(df1.set_index('MainId'), on='MainId'))

应该给你你想要的数据框。然后，您可以使用它来执行比较。