在熊貓中比較日期時間的最快方法是什么？

Question

我有兩個具有不同行數的大 csv 文件，我將按如下方式導入：

tdata = pd.read_csv(tfilepath, sep=',', parse_dates=['date_1'])
print(tdata.iloc[:, [0,3]])

       TBA    date_1
0       0   2010-01-04
1       9   2010-01-05
2       0   2010-01-06    
3       8   2010-01-07
4       0   2010-01-08
5       0   2010-01-09

pdata = pd.read_csv(pfilepath, sep=',', parse_dates=['date_2'])
print(pdata.iloc[:, [0,3]])

       TBA    date_2
0       3   2011-01-04
1       5   2010-01-09
2       0   2012-02-03    
3       9   2010-03-17
4       1   2010-11-08
5       2   2010-01-05

現在我想用日期匹配的第二個數據框中的相應 TBA 替換第一個數據框中的 TBA。 默認值為 0。所以我按如下方式遍歷行：

 for i, row1 in tdata.iterrows():
     for j, row2 in pdata.iterrows():
         if row1['date_1'] == row2['date_2']:
             tdata.loc[i, 'TBA'] = row2['TBA']
             break
         else:
             tdata.loc[i, 'TBA'] = 0

問題是這需要很長時間（大約 11 分鍾）。 我想將一個 csv 與 160 個其他 csv 進行比較，並進一步運行一些基於樹的模型。 我是一個沒有編碼背景的新手！ 如果這是一種“骯臟”的方式，請原諒我。 任何幫助，將不勝感激。 謝謝！

Answer 1

如果你調用set_index上pdata到date_2 ，那么你可以通過這個作為參數去map並稱之為對tdata['date_1']列，然后fillna ：

In [51]:    
tdata['TBA'] = tdata['date_1'].map(pdata.set_index('date_2')['TBA'])
tdata.fillna(0, inplace=True)
tdata

Out[51]:
   TBA      date_1
0    0  2010-01-04
1    2  2010-01-05
2    0  2010-01-06
3    0  2010-01-07
4    0  2010-01-08
5    5  2010-01-09