python pandasquantlib.time.date.Date

Question

我有两个数据框：

import pandas as pd
from quantlib.time.date import Date
cols = ['ColStr','ColDate']
dataset1 = [['A',Date(2017,1,1)],['B',Date(2017,2,2)]]
x = pd.DataFrame(dataset1,columns=cols)
dataset2 = [['A','2017-01-01'],['B','2017-02-04']]
y = pd.DataFrame(dataset2,columns=cols)

现在，我想比较两个表。 我编写了另一组代码，用于比较两个（较大的）数据帧，并适用于字符串和数值。

我的问题是-列'ColDate'是字符串类型，另一列是日期类型，我无法验证'ColStr'= A是匹配项，而'ColStr'='B'是不匹配项。

我将不得不（1）将y.ColDate转换为Date（2）或将x.ColDate转换为与y.ColDate相似的格式的str。

我如何实现一个或另一个

Answer 1

我猜想您需要使用数据dataset1['ColDate'] = dataset1.ColDate.map(convert_type)或其他任何方法来将它们转换为单个通用类型，以迭代列值。 从pandas文档中检查其他函数，例如apply() 。

convert_type函数应在您的程序中定义，并接受一个传递给map() 。

而且，当列的类型相同时，可以使用任何喜欢的方法比较它们。

Answer 2

您可能要使用dt.strftime（）函数。

dataset1[0].dt.strftime("%Y-%m-%d")