代码之家 › 专栏 › 技术社区 › Devesh Agrawal

熊猫不过滤多个列上的数据[重复]

pandas python

Devesh Agrawal · 技术社区 · 6 年前

这个问题已经有了答案:

Pandas Merging 101 1答

漂亮的

    name      date   time      open      high       low     close
0  NIFTY  20180903  09:16  11736.05  11736.10  11699.35  11700.15
1  NIFTY  20180903  09:17  11699.00  11707.60  11699.00  11701.85
2  NIFTY  20180903  09:18  11702.65  11702.65  11690.95  11692.40
3  NIFTY  20180903  09:19  11692.55  11698.10  11688.65  11698.10
4  NIFTY  20180903  09:20  11698.40  11698.40  11687.25  11687.70

选项

      date      time    option_type  strike_price    open    high       low     close  volume  
0     20180903  09:15          CE         11500     313.65  319.10      296.00  299.80    5250 
1     20180903  09:16          CE         11500     299.00  303.85      299.00  300.60    3975  
2     20180903  09:17          CE         11500     299.05  302.30      290.65  293.25    4500
3     20180903  09:18          CE         11500     294.95  300.00      291.00  300.00    1500 
4     20180903  09:19          CE         11500     300.50  300.50      295.60  295.60     975

在这两个DFS中,我只想筛选日期和时间都存在的行。我也试过用ISIN。但它并没有按预期工作。

option=option[(option.date.isin(nifty.date)) & (option.time.isin(nifty.time))]  
nifty=nifty[(nifty.date.isin(option.date)) & (nifty.time.isin(option.time))]

有人能帮我吗?我期望的输出是:

俏皮的

    name      date   time      open      high       low     close
0  NIFTY  20180903  09:16  11736.05  11736.10  11699.35  11700.15
1  NIFTY  20180903  09:17  11699.00  11707.60  11699.00  11701.85
2  NIFTY  20180903  09:18  11702.65  11702.65  11690.95  11692.40
3  NIFTY  20180903  09:19  11692.55  11698.10  11688.65  11698.10

选项

      date      time    option_type  strike_price    open    high       low     close  volume  

1     20180903  09:16          CE         11500     299.00  303.85      299.00  300.60    3975  
2     20180903  09:17          CE         11500     299.05  302.30      290.65  293.25    4500
3     20180903  09:18          CE         11500     294.95  300.00      291.00  300.00    1500 
4     20180903  09:19          CE         11500     300.50  300.50      295.60  295.60     975

1 回复 | 直到 6 年前

Zanshin 6 年前

使用 merge 对于“日期”和“时间”这两种情况,通过这种方式,df将返回匹配值的子集;

nifty_ = nifty.merge(option[['date','time']])

option_ = option.merge(nifty[['date', 'time']])

推荐文章

user29747013 · 如何创建一个新的数据框架,其中包含原始数据框架中列的聚合列?

7 月前

Cam · Pandas列表日期到日期时间

7 月前

jjkennedy · Pandas文本文件导入:当每个文件中存在多个表时,自动选择1个表

7 月前

Sun Jar · 在另一个系列中查找当前df值的索引,并将其添加到列中

8 月前

dietzi96 · Pandas DataFrame.to_sql随机和静默地失败,没有错误消息

8 月前

Bijan · Pandas批量更新帐户字符串

8 月前

Kernel · TypeError:Index.reindex()收到意外的关键字参数fill_value'

8 月前

Kernel · 进入熊猫的定义。系列super().reindex

8 月前

adventurous_chip_55 · 如何引爆柱子

8 月前

RKIDEV · Panda迭代行并将第n行值乘以下一(n+1)行值

8 月前