如何填充一个数据帧的一列，有条件地绑定到另一数据帧的两列

Question

我的两个数据帧：

wetter
Out[223]: 
level_0               index  TEMPERATURE:TOTAL  SLP HOUR   Time
0            0 2018-01-01 00:00:00                9.8  NaN   00  00:00
1            1 2018-01-01 01:00:00                9.8  NaN   01  01:00
2            2 2018-01-01 02:00:00                9.2  NaN   02  02:00
3            3 2018-01-01 03:00:00                8.4  NaN   03  03:00
4            4 2018-01-01 04:00:00                8.5  NaN   04  04:00
...                 ...                ...  ...  ...    ...
49034    49034 2018-12-31 22:40:00                8.5  NaN   22  22:40
49035    49035 2018-12-31 22:45:00                8.4  NaN   22  22:45
49036    49036 2018-12-31 22:50:00                8.4  NaN   22  22:50
49037    49037 2018-12-31 22:55:00                8.4  NaN   22  22:55
49038    49038 2018-12-31 23:00:00                8.4  NaN   23  23:00
[49039 rows x 6 columns]
df
Out[224]: 
0    Time          -14          -13  ...           17           18    NaN
1   00:00  1,256326635  1,218256131  ...  0,080348715  0,040194189  00:15
2   00:15  1,256564788  1,218487067  ...  0,080254367  0,039517006  00:30
3   00:30  1,260350982  1,222158528  ...  0,080219518  0,039054261  00:45
4   00:45  1,259306606  1,221145800  ...  0,080758578  0,039176953  01:00
5   01:00  1,258521518  1,220384502  ...  0,080444585  0,038164953  01:15
..    ...          ...          ...  ...          ...          ...    ...
92  22:45  1,253545107  1,215558891  ...  0,080164570  0,042697436  23:00
93  23:00  1,241253483  1,203639741  ...  0,078395829  0,039685235  23:15
94  23:15  1,242890274  1,205226933  ...  0,078801415  0,039170364  23:30
95  23:30  1,240459118  1,202869448  ...  0,079511294  0,039013684  23:45
96  23:45  1,236228281  1,198766818  ...  0,079186806  0,037570494  00:00
[96 rows x 35 columns]

我想在TEMPERATURE:TOTAL和Time的基础上填充wetter的SLP列。为此，我想查看df数据帧，并根据df的列填充SLP，其中标题是温度。

因此，对于00:00处9.8的第一个TEMPERATURE:TOTAL，SLP应填充Time的00:00行中简称为9的列的值

我尝试过这样做，这就是为什么我也创建了时间列，但我被卡住了。我想到了一些嵌套的循环，但我知道一些熊猫，我想可能有一个双线解决方案？

Answer 1

这里有一种方法！

import numpy as np
import pandas as pd

这是我模拟你的数据帧(你可以跳过这一步(-下次请提供它们。

wetter = pd.DataFrame()
df = pd.DataFrame()
wetter['TEMPERATURE:TOTAL'] = np.random.rand(10) * 10
wetter['SLP'] = np.nan * 10
wetter['Time'] = pd.date_range("00:00", periods=10, freq="H")
df['Time'] = pd.date_range("00:00", periods=10, freq="15T")
for i in range(-14, 18):
df[i] = np.random.rand(10)

预处理：

wetter['temp'] = np.floor(wetter['TEMPERATURE:TOTAL'])
wetter = wetter.astype({'temp': 'int'})
wetter.set_index('Time')
df.set_index('Time')
df = df.reset_index()
value_vars_ = list(range(-14, 18))
df_long = pd.melt(df, id_vars='Time', value_vars=value_vars_, var_name='temp', value_name="SLP")

左连接Time和temp上的两个数据帧：

final = pd.merge(wetter.drop('SLP', axis=1), df_long, how="left", on=["Time", "temp"])