選擇併合熊貓數據框（日期）

Question

我有兩個數據框，我需要從第一個數據庫中選擇數據並與第二個數據合併。考慮第一DF1：

  ob_time air_temperature 
0 2016-02-01 00:00   11.2 
4 2016-02-01 01:00   11.1 
8 2016-02-01 02:00   11.1 
12 2016-02-01 03:00   10.8 
16 2016-02-01 04:00   10.6 
20 2016-02-01 05:00   10.8 
24 2016-02-01 06:00   10.9 
28 2016-02-01 07:00   10.7 
32 2016-02-01 08:00   10.2 
36 2016-02-01 09:00   10.9 
44 2016-02-01 10:00    11 
48 2016-02-01 11:00   11.5 
52 2016-02-01 12:00   11.6 
56 2016-02-01 13:00   12.7 
60 2016-02-01 14:00   12.9 
64 2016-02-01 15:00   12.6 
68 2016-02-01 16:00    12 
72 2016-02-01 17:00   11.1 
76 2016-02-01 18:00   10.7 
80 2016-02-01 19:00    9.5 
84 2016-02-01 20:00    8.9 
88 2016-02-01 21:00    9 
92 2016-02-01 22:00    8.5 
96 2016-02-01 23:00    8.7 

705 2016-02-08 00:00    9 
709 2016-02-08 01:00    8.9 
713 2016-02-08 02:00    6.3 
717 2016-02-08 03:00    6.6 
721 2016-02-08 04:00    6.1 
725 2016-02-08 05:00    5.3 
729 2016-02-08 06:00    5.6 
733 2016-02-08 07:00    5.1 
737 2016-02-08 08:00    4.8 
741 2016-02-08 09:00    6.3 
750 2016-02-08 10:00    7 
754 2016-02-08 11:00    7.4 
758 2016-02-08 12:00    7.5 
762 2016-02-08 13:00    7.9 
766 2016-02-08 14:00    8.3 
770 2016-02-08 15:00    7.5 
774 2016-02-08 16:00    8.4 
778 2016-02-08 17:00    7.7 
782 2016-02-08 18:00    7.7 
786 2016-02-08 19:00    7.5 
790 2016-02-08 20:00    7 
794 2016-02-08 21:00    6.5 
798 2016-02-08 22:00    6 
802 2016-02-08 23:00    5.6 

和第二DF2：

 summary participant_id   response_date 
156741  15.0    27 2016-02-01 11:38:22.816 
157436  20.0    27 2016-02-08 13:19:10.496 

我需要從第一DF1子查詢的數據，並投入第二DF2以下列方式：

 summary participant_id   response_date   ob_time air_temperature 
156741  15.0    27 2016-02-01 11:38:22.816 2016-02-01 11:00    11.5 
157436  20.0    27 2016-02-08 13:19:10.496 2016-02-08 13:00    7.9 

這個想法很簡單：根據「response-date」和「ob_time」合併兩個數據框，這樣「air_temperature」（和「ob_date」）總是跟着「response_date」。

我從matlab切換到熊貓，現在正在努力與pythonian選項。 我相信有非常簡單的熊貓功能，可以很容易地做到這一點。任何幫助將不勝感激。

Answer 1

您可以使用merge：

#if dtypes is not datetime 
df1['ob_time'] = pd.to_datetime(df1.ob_time) 
df2['response_date'] = pd.to_datetime(df2.response_date) 

#replace minutes, seconds and microseconds to 0 
#http://stackoverflow.com/a/28783971/2901002 
df2['ob_time'] = df2.response_date.values.astype('<M8[h]') 
print (df2) 

     summary participant_id   response_date    ob_time 
156741  15.0    27 2016-02-01 11:38:22.816 2016-02-01 11:00:00 
157436  20.0    27 2016-02-08 13:19:10.496 2016-02-08 13:00:00 

print (pd.merge(df1,df2, on=['ob_time'])) 
       ob_time air_temperature summary participant_id \ 
0 2016-02-01 11:00:00    11.5  15.0    27 
1 2016-02-08 13:00:00    7.9  20.0    27 

      response_date 
0 2016-02-01 11:38:22.816 
1 2016-02-08 13:19:10.496 

舊方法替換：

df2['ob_time'] = df2.response_date 
        .apply(lambda x: x.replace(minute=0, second=0, microsecond=0)) 
print (df2)