根據熊貓中的行匹配，用另一個DataFrame中的值有條件地填充列

Question

我發現自己迷失了解決這個問題的方法（自動完成稅務文書工作）。 我有兩個數據框：例如，一個具有歐元/美元匯率的季度歷史記錄，另一個具有我自己的發票，例如：

import pandas as pd
import numpy as np

usdeur = [(pd.Timestamp('20170705'),1.1329),
          (pd.Timestamp('20170706'),1.1385),
          (pd.Timestamp('20170707'),1.1412),
          (pd.Timestamp('20170710'),1.1387),
          (pd.Timestamp('20170711'),1.1405),
          (pd.Timestamp('20170712'),1.1449)]
labels = ['Date', 'Rate']
rates = pd.DataFrame.from_records(usdeur, columns=labels)

transactions = [(pd.Timestamp('20170706'), 'PayPal',     'USD', 100, 1),
                (pd.Timestamp('20170706'), 'Fastspring', 'USD', 200, 1),
                (pd.Timestamp('20170709'), 'Fastspring', 'USD', 100, 1),
                (pd.Timestamp('20170710'), 'EU',         'EUR', 100, 1),
                (pd.Timestamp('20170710'), 'PayPal',     'USD', 200, 1)]
labels = ['Date', 'From', 'Currency', 'Amount', 'Rate']
sales =pd.DataFrame.from_records(transactions, columns=labels)

導致：

我需要在sales['Rate']列中填充正確的匯率，這些匯率來自rates['Rate'] ，即：

• 如果sales['Currency']為'EUR' ，請不要理會。
• 對於每一行sales ，請找到與'Date'匹配'Date' rates行； 抓住非常高的rates['Rate']價值，然后將其放入sales['Rate']
• 獎勵：如果沒有匹配的'Date' （例如，在假期期間，交易所市場關閉），請檢查上一行直到找到合適的值。

完整結果應如下所示（請注意，第2行的費率自2017年7月7日開始）：

我嘗試從其他問題中遵循一些建議的解決方案，但是沒有運氣。 提前非常感謝你

Answer 1

您可以更改費率數據框以包括所有日期，然后向前填充，在費率數據框中創建一個名為“貨幣”的列，然后在日期和貨幣列上將兩個df合並在一起。

idx = pd.DataFrame(pd.date_range('2017-07-05', '2017-07-12'),columns=['Date'])
rates = pd.merge(idx,rates,how="left",on="Date")
rates['Currency'] = 'USD'
rates['Rate'] = rates['Rate'].ffill()           

     Date   Rate    Currency
0   2017-07-05  1.1329  USD
1   2017-07-06  1.1385  USD
2   2017-07-07  1.1412  USD
3   2017-07-08  1.1412  USD
4   2017-07-09  1.1412  USD
5   2017-07-10  1.1387  USD
6   2017-07-11  1.1405  USD
7   2017-07-12  1.1449  USD

那么進行左聯接將給出：

result = pd.merge(sales,rates,how="left",on=["Currency","Date"])
result['Rate'] = np.where(result['Currency'] == 'EUR', 1, result['Rate_y'])
result = result.drop(['Rate_x','Rate_y'],axis =1)

會給：

     Date         From      Currency    Amount  Rate
0   2017-07-06  PayPal           USD    100 1.1385
1   2017-07-06  Fastspring       USD    200 1.1385
2   2017-07-09  Fastspring       USD    100 1.1412
3   2017-07-10  EU               EUR    100 1.0000
4   2017-07-10  PayPal           USD    200 1.1387

Answer 2

我通過使用pd.merge_asof分解步驟

sales=pd.merge_asof(sales,rates,on='Date',direction='backward',allow_exact_matches =True)
sales.loc[sales.From=='EU','Rate_y']=sales.Rate_x

sales
Out[748]: 
        Date        From Currency  Amount  Rate_x  Rate_y
0 2017-07-06      PayPal      USD     100       1  1.1385
1 2017-07-06  Fastspring      USD     200       1  1.1385
2 2017-07-09  Fastspring      USD     100       1  1.1412
3 2017-07-10          EU      EUR     100       1  1.0000
4 2017-07-10      PayPal      USD     200       1  1.1387

然后

sales.drop('Rate_x',1).rename(columns={'Rate_y':'Rate'})
Out[749]: 
        Date        From Currency  Amount    Rate
0 2017-07-06      PayPal      USD     100  1.1385
1 2017-07-06  Fastspring      USD     200  1.1385
2 2017-07-09  Fastspring      USD     100  1.1412
3 2017-07-10          EU      EUR     100  1.0000
4 2017-07-10      PayPal      USD     200  1.1387

Answer 3

這是我不合並的情況。 1.用缺少的日期填寫費率，並像其他答案一樣填寫，但將日期保留為索引。 2.將此數據框映射到銷售，使用loc不包括帶有EUR的行

idx = pd.date_range(rates['Date'].min(), rates['Date'].max())
rates = rates.set_index('Date').reindex(idx).ffill()
sales.loc[sales['Currency'] != 'EUR','Rate'] = sales.loc[sales['Currency'] != 'EUR','Date'].map(rates['Rate'])

    Date        From        Currency    Amount  Rate
0   2017-07-06  PayPal      USD         100     1.1385
1   2017-07-06  Fastspring  USD         200     1.1385
2   2017-07-09  Fastspring  USD         100     1.1412
3   2017-07-10  EU          EUR         100     1.0000
4   2017-07-10  PayPal      USD         200     1.1387

或者甚至可以在不更改數據幀速率的情況下進行操作

mapper = rates.set_index('Date').reindex(sales['Date'].unique()).ffill()['Rate']

sales.loc[sales['Currency'] != 'EUR','Rate'] = sales.loc[sales['Currency'] != 'EUR','Date'].map(mapper)

時間測試：

wen:       0.011892538983374834
gayatri:   0.13312408898491412
vaishali : 0.009498710976913571