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我有两个熊猫数据框：dfLeft 和 dfRight，以日期为索引。

df左：

            cusip    factorL
date  
2012-01-03    XXXX      4.5
2012-01-03    YYYY      6.2
....
2012-01-04    XXXX      4.7
2012-01-04    YYYY      6.1
....

右：

            idc__id    factorR
date  
2012-01-03    XXXX      5.0
2012-01-03    YYYY      6.0
....
2012-01-04    XXXX      5.1
2012-01-04    YYYY      6.2

两者的形状都接近(121900,3)

我尝试了以下合并：

test = pd.merge(dfLeft, dfRight, left_index=True, right_index=True, left_on='cusip', right_on='idc__id', how = 'inner')

这给了 test 的形状(60643500, 6)。

关于这里出了什么问题的任何建议？我希望它基于日期和 cusip/idc_id 合并。注意：在这个例子中，尖点是一字排开的，但实际上可能并非如此。

谢谢。

预期输出测试：

             cusip    factorL    factorR
date  
2012-01-03    XXXX      4.5          5.0
2012-01-03    YYYY      6.2          6.0
....
2012-01-04    XXXX      4.7          5.1
2012-01-04    YYYY      6.1          6.2
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2 回答 2

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重置索引，然后合并多个（列）键：

dfLeft.reset_index(inplace=True)
dfRight.reset_index(inplace=True)
dfMerged = pd.merge(dfLeft, dfRight,
              left_on=['date', 'cusip'],
              right_on=['date', 'idc__id'],
              how='inner')

然后，您可以将“日期”重置为索引：

dfMerged.set_index('date', inplace=True)

这是一个例子：

raw1 = '''
2012-01-03    XXXX      4.5
2012-01-03    YYYY      6.2
2012-01-04    XXXX      4.7
2012-01-04    YYYY      6.1
'''

raw2 = '''
2012-01-03    XYXX      45.
2012-01-03    YYYY      62.
2012-01-04    XXXX      -47.
2012-01-05    YYYY      61.
'''

import pandas as pd
from StringIO import StringIO


df1 = pd.read_table(StringIO(raw1), header=None,
                    delim_whitespace=True, parse_dates=[0], skiprows=1)
df2 = pd.read_table(StringIO(raw2), header=None,
                    delim_whitespace=True, parse_dates=[0], skiprows=1)

df1.columns = ['date', 'cusip', 'factorL']
df2.columns = ['date', 'idc__id', 'factorL']

print pd.merge(df1, df2,
         left_on=['date', 'cusip'],
         right_on=['date', 'idc__id'],
         how='inner')

这使

                  date cusip  factorL_x idc__id  factorL_y
0  2012-01-03 00:00:00  YYYY        6.2    YYYY         62
1  2012-01-04 00:00:00  XXXX        4.7    XXXX        -47
于 2013-01-15T17:00:28.477 回答
11

您可以在您之前将'cuspin'和'idc_id'作为索引附加到您的 DataFrames join（这是它在前几行上的工作方式）：

In [10]: dfL
Out[10]: 
           cuspin  factorL
date                      
2012-01-03   XXXX      4.5
2012-01-03   YYYY      6.2

In [11]: dfL1 = dfLeft.set_index('cuspin', append=True)

In [12]: dfR1 = dfRight.set_index('idc_id', append=True)

In [13]: dfL1
Out[13]: 
                   factorL
date       cuspin         
2012-01-03 XXXX        4.5
           YYYY        6.2

In [14]: dfL1.join(dfR1)
Out[14]: 
                   factorL  factorR
date       cuspin                  
2012-01-03 XXXX        4.5        5
           YYYY        6.2        6
于 2013-01-15T17:06:12.383 回答