使用兩個條件比較來自兩個不同數據框的兩列

Question

這里的上下文是我正在比較兩列的值——鍵和日期。 如果滿足條件，我們現在將創建一個新列，其中 flag = Y else ""

條件：如果鍵匹配並且 df1 中的日期 > df2 中的日期則“Y”否則“”

因此，我們將遍歷 df1 中的所有行並查看鍵是否與 df2 中的匹配，此時我們將檢查該行的 dateF 和 date 以查看它是否更大，如果是，我們將保存“Y”在新的列標志中。

更新 1：df1 中可以有多個具有相同鍵和不同日期的行

DF1：

鑰匙	日期	其他
123	2022-03-04	蘋果
321	2022-05-01	紅色的
234	2022-07-08	綠色的

DF2：

鑰匙	日期
123	2022-03-01
321	2022-05-01
234	2022-07-01

預期的 O/P： 解釋：正如我們所見，第一行和第三行鍵是匹配的，df1 中的 DateF > df2 中的日期，所以 Y

鑰匙	日期	其他	旗幟
123	2022-03-04	蘋果	是
321	2022-05-01	紅色的
234	2022-07-08	綠色的	是

創建所有dfs的代碼：

import pandas as pd

data = [[123, pd.to_datetime('2022-03-04 '),'Apple'],
[321, pd.to_datetime('2022-05-01 '),'Red'],
[234, pd.to_datetime('2022-07-08 '),'Green']]
df1 = pd.DataFrame(data, columns=['Key', 'DateF', 'Another'])

#df2
data1 = [[123, pd.to_datetime('2022-03-01 ')],
[321, pd.to_datetime('2022-05-01 ')],
[234, pd.to_datetime('2022-07-01 ')]]
df2 = pd.DataFrame(data1, columns=['Key', 'Date'])

試過這個，但我想我錯了。

for i in df1.Key.unique():
   df1.loc[(df1[i] == df2[i]) & (r['DateF'] > df2['Date]), "Flag"] = "Y"

謝謝你！

Answer 1

您可以使用pandas.Series.gt比較兩個日期，然后使用pandas.DataFrame.loc和 boolean 掩碼來創建新列並同時對其進行標記。

df1.loc[df1['Date'].gt(df2['Date']), "Flag"]= "Y"

＃Output：

print(df1)

   Key       Date Another Flag
0  123 2022-03-04   Apple    Y
1  321 2022-05-01     Red  NaN
2  234 2022-07-08   Green    Y

Answer 2

如果您的數據框大小不同，則可以使用合並：

final=df1.merge(df2,left_on='Key',right_on='Key',how='left')
final.loc[final['DateF'] > final['Date'], "Flag"]="Y"
final=final.drop(['Date'],axis=1)

    Key DateF   Another Flag
0   123 2022-03-04  Apple   Y
1   321 2022-05-01  Red 
2   234 2022-07-08  Green   Y

Answer 3

這段代碼不像答案那么優雅，但它也有效：

ref_dates   = dict(zip(df2.Key,df2.Date))
df1['Flag'] = ['Y' if date>ref_dates.get(key,'0000-00-00') else '' for key,date in zip(df1.Key,df1.DateF)]

我們首先用df2中的日期創建一個字典 ( ref_dates )，然后遍歷df1將它們與DateF進行比較。