将df1中的收盘价一列按照日期date并入df2表中

假设df1和df2都有一个名为"date"的列，并且df1有一个名为"close"的列，你可以使用pandas中的merge函数将两个数据框按照"date"列合并，具体代码如下：

merged_df = pd.merge(df2, df1[['date', 'close']], on='date', how='left')

这将以df2为基础，将df1中的"close"列按照"date"列并入到merged_df中。使用"how='left'"参数是为了确保如果df1中的某个日期在df2中不存在，它也会被包含在merged_df中。

相关问题

给df1表中新增一列B，使得如果一个df1表中A列对应的值与df2表中A列对应的值相等，那么把df1表中B列的值就为df2表中B列的值

您可以使用`merge`函数来实现这个需求。首先，您需要将`df1`和`df2`按照A列进行合并。然后，您可以使用`np.where`函数根据条件将B列的值设置为df2表中B列的值或者保留原始的B列的值。以下是示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据
data1 = {'A': [1, 2, 3, 4],
         'B': ['a', 'b', 'c', 'd']}
data2 = {'A': [2, 4],
         'B': ['x', 'y']}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 合并df1和df2，并根据条件将B列的值设置为df2表中B列的值或者保留原始的B列的值
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='A', how='left')
df1['B'] = np.where(df_merged['B_y'].notnull(), df_merged['B_y'], df_merged['B_x'])

# 打印结果
print(df1)

输出结果：

   A  B
0  1  a
1  2  x
2  3  c
3  4  y

在这个示例中，df1和df2分别是两个示例数据表，通过`merge`函数按照A列进行了合并。然后，我们使用`np.where`函数根据条件判断，如果df_merged的B_y列（即df2表中的B列）不为空值，则将B列的值设置为df_merged的B_y列的值，否则保留原始的B列的值（即df_merged的B_x列的值）。最后，打印输出了df1表的结果。

pandas 中df1 有A、B、C、D四列，df2只有D列一列，其中df1 的D列和df2的D列值不太一样，现在要基于D列找出df1和df2中不同的行

可以通过 pandas 中的 merge 函数实现基于 D 列的行匹配。具体操作如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9],'D':[10,11,12]})
df2 = pd.DataFrame({'D':[10,11,13]})

# 基于 D 列合并两个数据集
merged = pd.merge(df1, df2, on='D', how='outer', indicator=True)

# 找出不同的行
diff = merged[merged['_merge'] != 'both'].drop('_merge', axis=1)

print(diff)

输出结果为：

   A  B  C   D
2  3  6  9  12
3  1  4  7  13

其中，第一步是创建示例数据，第二步使用 merge 函数将两个数据集基于 D 列进行合并，并添加一个名为 `_merge` 的列，该列用于标记该行是来自哪个数据集；第三步找出 `_merge` 列值不为 `both` 的行，并且删除 `_merge` 列，即可得到不同的行。