如何根据条件将来自两个单独列的数据连接到另一个数据框？答案

【问题标题】：How to join data from two seperate columns based upon condition to another dataframe?如何根据条件将来自两个单独列的数据连接到另一个数据框？
【发布时间】：2022-01-12 15:53:12
【问题描述】：

如果日期大于 2015 年 1 月 1 日，我想从 df2 添加数据，如果日期小于 2015 年 1 月 1 日，我想从 df1 添加数据。不确定如何执行此操作，因为列的长度不同。

我有一个主 DF df1，以及两个包含名为 df2 和 df3 的数据的数据帧。

df2 看起来像这样：

day                 Value
01/01/2015           5
02/01/2015           6
...

直到今天，

我也有 DF3，它是相同的数据，但从 2000 年到今天，就像

day                 Value
01/01/2000           10
02/01/2000           15
...

我想在 DF1 中添加一个 Value 列，即日期小于 2015 年时 DF3 的值，以及日期大于 2015 年 1 月 1 日（包括）时的 DF2 值。不确定如何使用条件执行此操作。我认为 np.where 有一种方法，但不确定如何。

添加更多上下文。

我想把这句话编成代码：

df1[values] = DF2[Values] 当日期大于 1/1/2015 和 df1[values] = DF3[Values] 当日期小于 1/1/2015

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

如果你想加入 2 个数据框，你可以使用 df1.mrege (df2,on="col_name")。如果您想要一个数据框的条件并与另一个数据框连接，

这样做，

import pandas as pd
#generating 2 dataframes
date1 = pd.date_range(start='1/01/2015', end='2/02/2015')
val1 = [2,3,5]*11. #length equal to date
dict1 = {"Date":date2,"Value":val1}
df1 = pd.DataFrame(dict1)
df1. #view df1
date2 = pd.date_range(start='1/01/2000', end='2/02/2020')
val2 = [21,15]*3669. #length equal to date
dict2 = {"Date":date2,"Value":val2}
df2 = pd.DataFrame(dict2)
df2. #view df1
df3 =df1[df1["Date"]<"2015-02-01"] #whatever condition you want apply
and store on different dataframe
df2.merge(df3,on="Date")
df2 #joined dataframe

这是您可以在日期上加入 2 个数据框的方法，只需申请条件并存储我另一个数据帧并将其与第一个数据帧连接 df.merge(df3,on="Date") 的数据帧

【讨论】：