在一定條件下連接兩個CSV文件或數據框

Question

好吧，我似乎無法找到解決方案，所以這是我的問題。我真的很感激，如果有人來自於stackoverflow社區，可能會很快提出解決方案，因爲我必須提交結果。

我有兩個csv文件（可以作爲數據框加載）。一個csv文件具有1458644行和12列，並且所有行條目將事件指定爲多個天的持續時間爲6個月的持續時間。

與氣象數據的其他CSV文件有4432項，與小時指定的每一天的氣象數據（不秒的持續時間在這裏）6個月

我想要做的是結合的條目這兩個文件使用一些pythonic操作（或與條件連接），以便第二個數據幀的小時條目中的數據被添加到第一個數據幀，但是單個小時的條目（在第二個數據幀中指定）被複制並重復第一個數據幀的單個小時

例如

第一數據幀

Date:      col1, cl2, 
1/2/2013 12:05:00   yyy etc. 
1/2/2013 12:12:00   yyy 
1/2/2013 13:13:00   yyy 
1/2/2013 14:14:00   yyy 
1/2/2013 14:30:00   yyy 
1/2/2013 14:45:00   yyy 
1/2/2013 17:00:00   yyy 
1/2/2013 17:17:00   yyy 
1/2/2013 17:30:00   yyy 
1/2/2013 18:17:00   yyy 
1/2/2013 18:30:00   yyy 

第二個數據幀

Date      col3 col4 
1/2/2013 12:00:00   xxx overcast 
1/2/2013 13:00:00   xxx overcast 
1/2/2013 14:00:00   xxx sunny 
1/2/2013 15:00:00   xxx sunny 
1/2/2013 16:00:00   xxx rain 
1/2/2013 17:00:00   xxx rain 
1/2/2013 18:00:00   xxx cloudy 

最終的結果應該是這樣的：

Date:      col1, col2, col3, col4 
1/2/2013 12:05:00   yyy etc. xxx overcast 
1/2/2013 12:12:00   yyy   xxx overcast 
1/2/2013 13:13:00   yyy   xxx overcast 
1/2/2013 14:14:00   yyy   xxx sunny 
1/2/2013 14:30:00   yyy   xxx sunny 
1/2/2013 14:45:00   yyy   xxx sunny 
1/2/2013 17:00:00   yyy   xxx rain 
1/2/2013 17:17:00   yyy   xxx rain 
1/2/2013 17:30:00   yyy   xxx rain 
1/2/2013 18:17:00   yyy   xxx cloudy 
1/2/2013 18:30:00   yyy   xxx cloudy 

Answer 1

我覺得你並不需要Python來解決此問題。你可以使用Excel的命令「vlookup（）」來解決這個問題。 1.隱藏兩個csv文件的第一列。 2.使用拆分功能獲得小時數。 3.使用「vlookup」命令合併兩個數據。

希望能幫助你

Answer 2

如果我們轉換爲正確的日期時間，這是非常簡單的：

df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date']) 
df2['Date'] = pd.to_datetime(df2['Date']) 

df1['Hour'] = pd.DatetimeIndex(df1['Date']).floor('h') 

combined = df1.merge(df2, left_on='Hour', right_on='Date', how='left', 
        suffixes=('', '_r')) 
combined.drop(['Hour', 'Date_r'], axis=1, inplace=True)