將 pandas 中的日期時間列與另一個日期時間列和返回索引匹配

Question

我有兩個 DataFrame - df1 和 df2。 它們都包含一個日期時間列，比如 date1 和 date2。 我想將 date1 列的每個值與 date2 匹配並將索引存儲在新列中。 我正在嘗試以下代碼：

df1['location'] = df2.loc[df1['date1'] == df2['date2']]

但是這一行拋出了以下錯誤：

只能比較具有相同標簽的系列對象。

我還嘗試使用索引 function 如下：

df1['location'] = df2.index(df1['date1'] == df2['date2'])

這也引發了與之前的代碼相同的錯誤。

如何從 df2 DataFrame 中獲取與 df1 DataFrame 中的日期匹配的日期索引？ 我需要對 df1 中的每個值執行此操作。

Answer 1

嘗試設置一個MRE ：

df1 = pd.DataFrame({'date1': pd.date_range('2022-1-1', periods=5, freq='D')})
df2 = pd.DataFrame({'date2': pd.date_range('2022-1-3', periods=4, freq='D')})

# df1
#        date1
# 0 2022-01-01
# 1 2022-01-02
# 2 2022-01-03
# 3 2022-01-04
# 4 2022-01-05

# df2
#        date2
# 0 2022-01-03
# 1 2022-01-04
# 2 2022-01-05
# 3 2022-01-06

將df2的當前索引與date2列和 map 系列交換到df1的date1列：

df1['location'] = df1['date1'].map(df2.reset_index().set_index('date2')['index'])
print(df1)

# Output
       date1  location
0 2022-01-01       NaN
1 2022-01-02       NaN
2 2022-01-03       0.0
3 2022-01-04       1.0
4 2022-01-05       2.0

Answer 2

for i, row in df2.iterrows():
    df1.loc[df1['date1'] == df2.at[i, 'date2'], 'location'] = i