按日期时间和日期列合并 Pandas Dataframe

Question

我有两个如下所示的数据框。

timestamp                 data
2015-01-01 00:00:00       296.0
2015-01-01 00:30:00       342.0
2015-01-01 01:00:00       431.0
2015-01-01 01:30:00       234.0
2015-01-01 02:00:00       234.0
...
2015-02-01 00:00:00       123.0
...

和

date             different date
2015-01-01       111
2015-01-02       233
2015-01-03       1324
2015-01-04       1231
2015-01-05       112
...

我想要的是

timestamp                 data     different date
2015-01-01 00:00:00       296.0    111
2015-01-01 00:30:00       342.0    111
2015-01-01 01:00:00       431.0    111
2015-01-01 01:30:00       234.0    111
2015-01-01 02:00:00       234.0    111
...
2015-02-01 00:00:00       123.0    233
...

所以我想要的是从一个 dataframe 合并到另一个。 如果日期相同，则适合该日期的每个日期时间行都会获得另一个值。 不幸的是，我的第二个 dataframe（每天只有一个值）缺少行，所以我不能将每个值都扩展 48 次。 任何帮助表示赞赏。 循环遍历两个数据框并比较日期似乎非常低效。

Answer 1

您可以在df1中创建由 datetimes 中的日期填充的帮助列，然后通过DataFrame.merge将其与左连接合并，最后在必要时删除此列：

df1['timestamp'] = pd.to_datetime(df1['timestamp'])
df2['date'] = pd.to_datetime(df2['date']).dt.date

df1['date'] = df1['timestamp'].dt.date

df = df1.merge(df2, on='date', how='left').drop('date', axis=1)