Python如何从另一个数据框中获取一个数据框中的值答案

【问题标题】：Python how to get values in one dataframe from the other dataframePython如何从另一个数据框中获取一个数据框中的值
【发布时间】：2016-11-22 04:37:45
【问题描述】：

import pandas as pd
import numpy as np

df1=pd.DataFrame(np.arange(25).reshape((5,5)),index=pd.date_range('2015/01/01',periods=5,freq='D')))  
df1['trading_signal']=[1,-1,1,-1,1]

df1

             0   1   2   3   4  trading_signal
2015-01-01   0   1   2   3   4         1
2015-01-02   5   6   7   8   9        -1
2015-01-03  10  11  12  13  14         1
2015-01-04  15  16  17  18  19        -1
2015-01-05  20  21  22  23  24         1

和 df2

                      0   1   2   3   4  
Date       Time                                        
2015-01-01 22:55:00   0   1   2   3   4             
           23:55:00   5   6   7   8   9               
2015-01-02 00:55:00  10  11  12  13  14               
           01:55:00  15  16  17  18  19               
           02:55:00  20  21  22  23  24

如何从 df1 获取 trading_signal 的值并将其发送到 df2。我想要这样的输出：

                      0   1   2   3   4  trading_signal
Date       Time                                        
2015-01-01 22:55:00   0   1   2   3   4          1    
           23:55:00   5   6   7   8   9          1     
2015-01-02 00:55:00  10  11  12  13  14         -1     
           01:55:00  15  16  17  18  19         -1   
           02:55:00  20  21  22  23  24         -1

【问题讨论】：

欢迎来到 SO!，请编辑帖子以提高可读性
你能看一下你自己的帖子吗？
对不起...这是我第一次登录所以...
显示你到目前为止所做的代码
欢迎堆栈溢出。请注意，由于这不是一项家庭作业服务，您需要展示您尝试过的内容（这是缺少的部分），并且应该提供一个具体的示例（您做到了）。请阅读how to ask a good question 和mcve 并相应地编辑您的问题。

标签： python date pandas dataframe

【解决方案1】：

您需要合并或加入。如果您合并，则需要重置索引，这比使用连接的内存效率低且速度慢。请阅读Joining a single index to a multi index 上的文档：

0.14.0 版中的新功能。

你可以加入一个单索引的DataFrame，其级别为a 多索引数据帧。级别将匹配索引的名称单索引框架的级别名称与多索引的级别名称框架

如果要使用join，则必须将df1的索引命名为Date，使其与df2的第一级名称匹配：

df1.index.names = ['Date']
df1[['trading_signal']].join(df2, how='right')


                     trading_signal   0   1   2   3   4
Date       Time                                        
2015-01-01 22:55:00               1   0   1   2   3   4
           23:55:00               1   5   6   7   8   9
2015-01-02 00:55:00              -1  10  11  12  13  14
           01:55:00              -1  15  16  17  18  19
           02:55:00              -1  20  21  22  23  24

我加入是有原因的，如果你不明白这意味着什么，请阅读Brief primer on merge methods (relational algebra)。

【讨论】：