Объединение фреймов данных на основе диапазона дат и идентификаторов
Я хотел бы объединить два фрейма данных, основываясь на условии, что проданный товар попадает в диапазон дат, соответствует цене и соответствует идентификатору товара. Несовпадения также необходимо сохранить и пометить как несобытие.
Данные о продажах:
Date ID Price
1/1/2020 3 9.99
1/1/2020 4 5.99
1/2/2020 10 69.99
1/10/2020 4 5.99
1/11/2020 3 10.99
Рекламные данные:
Start_Date End_Date ID Price Promo
1/1/2020 1/8/2020 3 9.99 Event1
1/1/2020 1/8/2020 4 5.99 Event1
1/1/2020 1/8/2020 10 49.99 Event1
Желаемый результат:
Date ID Price Promo
1/1/2020 3 9.99 Event1
1/1/2020 4 5.99 Event1
1/2/2020 10 69.99 Non-Event
1/10/2020 4 5.99 Non-Event
1/11/2020 3 10.99 Non-Event
Я застрял на этом в течение довольно долгого времени. Я пробовал несколько разных методов, включая merge_asof, numpy.piecewise и pandasql, но, похоже, в настоящее время это немного превышает мой потолок навыков. Любая помощь приветствуется.
Ответы 2
Мы можем сделать merge , отфильтровать его
out = Sales.merge(Promotional, on = ['ID','Price'],how='left')
#out.Date = pd.to_datetime(out.Date)
#out.Start_Date = pd.to_datetime(out.Start_Date)
#out.End_Date = pd.to_datetime(out.End_Date)
out.loc[~(out.Date.ge(out.Start_Date)&out.Date.le(out.End_Date))|out.Promo.isnull(),'Promo'] = 'no-Event'
out = out.drop(['Start_Date','End_Date'],axis=1)
out
Out[144]:
Date ID Price Promo
0 2020-01-01 3 9.99 Event1
1 2020-01-01 4 5.99 Event1
2 2020-01-02 10 69.99 no-Event
3 2020-01-10 4 5.99 no-Event
4 2020-01-11 3 10.99 no-Event
Арг!!! Вы снова сменили имя и имидж! Счастливых праздников! Надеюсь, вы и ваши близкие в безопасности и остаетесь здоровыми.
@ScottBoston, с праздником, чувак, береги себя~
Блестящий. Спасибо вам обоим!
Если ваши кадры данных слишком велики, вы можете использовать декартово соединение, используя merge и how='left', а затем отфильтровать фрейм данных по дате между датой начала и окончания, используя query.
df_sales['Promo'] = df_sales.merge(df_promo, on='ID', how='left')\
.query('Start_Date <= Date <= End_Date')['Promo']
df_sales['Promo'] = df_sales['Promo'].fillna('Non-event')
print(df_sales)
Выход:
Date ID Price Promo
0 2020-01-01 3 9.99 Event1
1 2020-01-01 4 5.99 Event1
2 2020-01-02 10 69.99 Event1
3 2020-01-10 4 5.99 Non-event
4 2020-01-11 3 10.99 Non-event