Python/Pandas：在一个 dataframe 中搜索日期，并在另一个 dataframe 的列中返回具有匹配日期的值

Question

我有两个数据框，一个带有收益日期和市场前/市场后代码，另一个带有每日 OHLC 数据。 首先 dataframe df：

	赚取日期	anncTod
103	2015-11-18	0900
104	2016-02-24	0900
105	2016-05-18	0900
...	…………	…………
128	2022-03-01	0900
129	2022-05-18	0900
130	2022-08-17	0900

第二个 dataframe af：

约会时间	打开	高的	低的	关	体积
2005-01-03	36.3458	36.6770	35.5522	35.6833	3343500
............	…………	…………	…………	...........	...........
2022-04-22	246.5500	247.2000	241.4300	241.9100	1817977

我想从第一个 dataframe 中获取一个日期，并在第二个 dataframe 中找到开盘价和/或收盘价。 根据 anncTod 值，我想找到前一天的收盘价（如果 =0900）或第二天的开盘价和收盘价（否则）。 我将使用这些数字来计算隔夜、盘中和接近收盘的移动，这些移动将存储在 df 的新列中。

我不确定如何搜索匹配值并从该行但不同的列中获取值。 我正在尝试使用 df.iloc 和 for 循环来做到这一点。

这是完整的代码：

import pandas as pd
import requests 
import datetime as dt

ticker = 'TGT'

## pull orats earnings dates and store in pandas dataframe
url = f'https://api.orats.io/datav2/hist/earnings.json?token=keyhere={ticker}'
response = requests.get(url, allow_redirects=True)

data = response.json()
df = pd.DataFrame(data['data'])

## reduce number of dates to last 28 quarters and remove updatedAt column
n = len(df.index)-28
df.drop(index=df.index[:n], inplace=True)
df = df.iloc[: , 1:-1]

## import daily OHLC stock data file
loc = f"C:\\Users\\anon\\Historical Stock Data\\us3000_tickers_daily\\{ticker}_daily.txt"
af = pd.read_csv(loc, delimiter=',', names=['Datetime','Open','High','Low','Close','Volume'])


## create total return, overnight and intraday columns in df
df['Total Move'] = '' ##col #2
df['Overnight'] = ''  ##col #3
df['Intraday'] = ''   ##col #4

for date in df['earnDate']:
    if df.iloc[date,1] == '0900':
        priorday = af.loc[af.index.get_loc(date)-1,0]
        priorclose = af.loc[priorday,4]
        open = af.loc[date,1]
        close = af.loc[date,4]
        df.iloc[date,2] = close/priorclose
        df.iloc[date,3] = open/priorclose
        df.iloc[date,4] = close/open
    else:
        print('afternoon')

我收到一个错误：

if df.iloc[date,1] == '0900':
ValueError: Location based indexing can only have [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array] types

将日期列转换为整数会产生另一个错误。 有没有更好的方法我应该 go 这样做？

理想的 output 看起来像（组成数字，缩写输出）：

赚取日期	anncTod	总移动	隔夜搬家	盘中走势
2015-11-18	0900	9%	7.2%	1.8%

但将包括第一个 dataframe 中给出的所有日期。

更新

我将 df.iloc 换成了 df.loc，这似乎解决了这个问题。 新问题是在第二个 dataframe af 中搜索变量“日期”。 我已经简化了代码，以便在排除故障时仅打印“打开”列中的值。

这是更新和简化的代码（其他所有内容保持不变）：

import pandas as pd
import requests 
import datetime as dt

ticker = 'TGT'

## pull orats earnings dates and store in pandas dataframe
url = f'https://api.orats.io/datav2/hist/earnings.json?token=keyhere={ticker}'
response = requests.get(url, allow_redirects=True)

data = response.json()
df = pd.DataFrame(data['data'])

## reduce number of dates to last 28 quarters and remove updatedAt column
n = len(df.index)-28
df.drop(index=df.index[:n], inplace=True)
df = df.iloc[: , 1:-1]

## set index to earnDate
df = df.set_index(pd.DatetimeIndex(df['earnDate']))

## import daily OHLC stock data file
loc = f"C:\\Users\\anon\\Historical Stock Data\\us3000_tickers_daily\\{ticker}_daily.txt"
af = pd.read_csv(loc, delimiter=',', names=['Datetime','Open','High','Low','Close','Volume'])


## create total return, overnight and intraday columns in df
df['Total Move'] = '' ##col #2
df['Overnight'] = ''  ##col #3
df['Intraday'] = ''   ##col #4

for date in df['earnDate']:
    if df.loc[date, 'anncTod'] == '0900':
        print(af.loc[date,'Open']) ##this is line generating error
    else:
        print('afternoon')

我现在得到 KeyError:'2015-11-18'

Answer 1

要使用loc访问某一行，假设您搜索的 label 在索引中。 具体来说，这意味着您需要将日期列设置为索引。 前任：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'earnDate': ['2015-11-18', '2015-11-19', '2015-11-20'],
                   'anncTod': ['0900', '1000', '0800'],
                   'Open': [111, 222, 333]})

df = df.set_index(df["earnDate"])

for date in df['earnDate']:
    if df.loc[date, 'anncTod'] == '0900':
        print(df.loc[date, 'Open'])

# prints
# 111