根据条件用另一个数据帧中的数据充实一个数据帧

Question

我需要一些帮助来做一些复杂的查找和充实。我需要在python3.5中工作

这是一个场景。我有两个数据帧：dfMaster和dfLookup

dfMaster有fromDate、toDate、fromLocation、toLocation和LookupKey列 （此数据帧每天将获得额外的行） dfMaster中的数据有两行：

2018年5月1日，2018年5月3日，阿姆斯特丹，鹿特丹，南部

2018年5月2日，2018年5月5日，鹿特丹，阿姆斯特丹，南部

dfLookup有lookupDate、lookupFromLocation、lookuplocation和someKey列 （这是一个相当静态的数据帧） dfLookup中的数据有两行：

2018年5月3日，鹿特丹，阿姆斯特丹，Key1

2018年5月5日，鹿特丹，阿姆斯特丹，Key1

我想在dfMaster上进行以下匹配：

• 我想挑dfLookup.lookupDate检查一下 dfMaster.fromDate以及dfMaster.toDate在
• 接下来，我要检查lookupFromLocation与fromLocation匹配
• 最后，我要检查lookuplocation是否与location匹配

如果所有这些都匹配，我想选择dfLookup.Key1把它放进dfMaster.LookupKey在

最终输出应如下所示： 2018年5月1日，2018年5月3日，阿姆斯特丹，鹿特丹，南部

2018年5月2日，2018年5月5日，鹿特丹，阿姆斯特丹，Key1

找不到一个简单的方法来做这件事。我还希望最终输出不仅被我充实的内容过滤，而且还被那些未被充实的行过滤

谢谢

Answer 1

数据清理

import pandas as pd
from pandas import Timestamp
from numpy import nan
import numpy as np

# Data cleaning
dfLookup = pd.DataFrame({'lookupDate': {0: Timestamp('2018-03-05 00:00:00'),
  1: Timestamp('2018-05-05 00:00:00')},
 'lookupFromLocation': {0: 'Rotterdam', 1: 'Rotterdam'},
 'lookupToLocation': {0: 'Amsterdam', 1: 'Amsterdam'},
 'someKey': {0: 'Key1', 1: 'Key1'}}
)

dfMaster = pd.DataFrame({'fromDate': {0: Timestamp('2018-01-05 00:00:00'),
  1: Timestamp('2018-02-05 00:00:00')},
 'toDate': {0: Timestamp('2018-05-03 00:00:00'),
  1: Timestamp('2018-05-05 00:00:00')},
 'fromLocation': {0: 'Amsterdam', 1: 'Rotterdam'},
 'toLocation': {0: 'Rotterdam', 1: 'Amsterdam'},
 'LookupKey': {0: nan, 1: nan}}
)

# More data cleaning
dfLookup.lookupDate = pd.to_datetime(dfLookup.lookupDate)
dfMaster.fromDate = pd.to_datetime(dfMaster.fromDate)
dfMaster.toDate = pd.to_datetime(dfMaster.toDate)

pd.merge在两个数据帧中使用city列

^{pr2}$