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我有一个历史股票交易的数据框。该框架具有 ['ticker'、'date'、'cusip'、'profit'、'security_type'] 等列。最初：

trades['cusip'] = np.nan
trades['security_type'] = np.nan

我有历史配置文件，我可以将它们加载到具有 ['ticker'、'cusip'、'date'、'name'、'security_type'、'primary_exchange'] 等列的框架中。

我想使用配置中的 cusip 和 security_type 更新交易框架，但仅限于代码和日期匹配的地方。

我以为我可以做类似的事情：

pd.merge(trades, config, on=['ticker', 'date'], how='left')

但这不会更新列，它只是将配置列添加到交易中。

以下工作，但我认为必须有更好的方法。如果没有，我可能会在熊猫之外做。

for date in trades['date'].unique():
    config = get_config_file_as_df(date)
    ## config['date'] == date
    for ticker in trades['ticker'][trades['date'] == date]:
        trades['cusip'][ 
                           (trades['ticker'] == ticker)
                         & (trades['date']   == date)
                       ] \
            = config['cusip'][config['ticker'] == ticker].values[0]

        trades['security_type'][ 
                           (trades['ticker'] == ticker)
                         & (trades['date']   == date)
                       ] \
            = config['security_type'][config['ticker'] == ticker].values[0]
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假设你有这个设置：

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as DT

nan = np.nan

trades = pd.DataFrame({'ticker' : ['IBM', 'MSFT', 'GOOG', 'AAPL'],
                       'date' : pd.date_range('1/1/2000', periods = 4), 
                       'cusip' : [nan, nan, 100, nan]
                       })
trades = trades.set_index(['ticker', 'date'])
print(trades)
#                    cusip
# ticker date             
# IBM    2000-01-01    NaN
# MSFT   2000-01-02    NaN
# GOOG   2000-01-03    100  # <-- We do not want to overwrite this
# AAPL   2000-01-04    NaN

config = pd.DataFrame({'ticker' : ['IBM', 'MSFT', 'GOOG', 'AAPL'],
                       'date' : pd.date_range('1/1/2000', periods = 4),
                       'cusip' : [1,2,3,nan]})
config = config.set_index(['ticker', 'date'])

# Let's permute the index to show `DataFrame.update` correctly matches rows based on the index, not on the order of the rows.
new_index = sorted(config.index)
config = config.reindex(new_index)    
print(config)
#                    cusip
# ticker date             
# AAPL   2000-01-04    NaN
# GOOG   2000-01-03      3
# IBM    2000-01-01      1
# MSFT   2000-01-02      2

然后，您可以使用该方法trades的值更新 NaN​​ 值。请注意，根据索引匹配行（这就是上面调用的原因）。configDataFrame.updateDataFrame.updateset_index

trades.update(config, join = 'left', overwrite = False)
print(trades)

#                    cusip
# ticker date             
# IBM    2000-01-01      1
# MSFT   2000-01-02      2
# GOOG   2000-01-03    100 # If overwrite = True, then 100 is overwritten by 3.
# AAPL   2000-01-04    NaN
于 2012-12-18T01:49:55.733 回答