Python/Pandas：在一個 dataframe 中搜索日期，並在另一個 dataframe 的列中返回具有匹配日期的值

Question

我有兩個數據框，一個帶有收益日期和市場前/市場后代碼，另一個帶有每日 OHLC 數據。 首先 dataframe df：

	賺取日期	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

第二個 dataframe af：

約會時間	打開	高的	低的	關	體積
2005-01-03	36.3458	36.6770	35.5522	35.6833	3343500
............	…………	…………	…………	...........	...........
2022-04-22	246.5500	247.2000	241.4300	241.9100	1817977

我想從第一個 dataframe 中獲取一個日期，並在第二個 dataframe 中找到開盤價和/或收盤價。 根據 anncTod 值，我想找到前一天的收盤價（如果 =0900）或第二天的開盤價和收盤價（否則）。 我將使用這些數字來計算隔夜、盤中和接近收盤的移動，這些移動將存儲在 df 的新列中。

我不確定如何搜索匹配值並從該行但不同的列中獲取值。 我正在嘗試使用 df.iloc 和 for 循環來做到這一點。

這是完整的代碼：

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')

我收到一個錯誤：

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

將日期列轉換為整數會產生另一個錯誤。 有沒有更好的方法我應該 go 這樣做？

理想的 output 看起來像（組成數字，縮寫輸出）：

賺取日期	anncTod	總移動	隔夜搬家	盤中走勢
2015-11-18	0900	9%	7.2%	1.8%

但將包括第一個 dataframe 中給出的所有日期。

更新

我將 df.iloc 換成了 df.loc，這似乎解決了這個問題。 新問題是在第二個 dataframe af 中搜索變量“日期”。 我已經簡化了代碼，以便在排除故障時僅打印“打開”列中的值。

這是更新和簡化的代碼（其他所有內容保持不變）：

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')

我現在得到 KeyError:'2015-11-18'

Answer 1

要使用loc訪問某一行，假設您搜索的 label 在索引中。 具體來說，這意味着您需要將日期列設置為索引。 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