现有两张表df1和df2，所有列名都相同，但行数不一样，如何用pandas根据名为“合同编号”的列将df1和df2进行匹配， 若df2中有df1没有的数据则把这些数据写入df1底部，并打印“df1”已更新，若df2中所有数据df1都有，则打印“df1不用更新”

可以使用merge函数将df1和df2合并，根据“合同编号”进行匹配，然后判断是否有未匹配的数据，如果有则将其添加到df1底部。

具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取df1和df2
df1 = pd.read_csv('df1.csv')
df2 = pd.read_csv('df2.csv')

# 根据“合同编号”进行匹配
merged = pd.merge(df1, df2, on='合同编号', how='outer')

# 判断是否有未匹配的数据
if merged.isnull().sum().sum() > 0:
    # 将未匹配的数据添加到df1底部
    new_data = merged[merged['状态'].isnull()].drop('状态', axis=1)
    df1 = pd.concat([df1, new_data], ignore_index=True)
    print('df1已更新')
else:
    print('df1不用更新')

其中，isnull().sum().sum()用于计算merged中所有空值的个数，如果为0则说明df2中所有数据df1都有。merged[merged['状态'].isnull()]用于选择未匹配的数据。最后，使用concat函数将df1和new_data合并。

相关问题

df1和df2列完全相同，如何用pandas纵向合并

可以使用pandas库的concat函数进行纵向合并。示例如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=0)
print(df_concat)

输出结果：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
0  1  4
1  2  5
2  3  6

这样就将df1和df2纵向合并到了一起。

pandas 假设你有两张表格，一张叫做df1，另一张叫df2，都包含姓名（Name）和时间戳（Timestamp）字段，需要对df1和df2按进行姓名和时间戳进行匹配，df1时间戳匹配的时候按前后范围15天寻找df2的时间戳，新生成的表格行数和df1相同，df1在df

在Pandas中，如果你想要按照姓名和时间戳对`df1`和`df2`进行匹配，并考虑到df1每个时间戳前后15天内的df2数据，你可以使用`merge`函数结合`rolling`窗口来完成。这里是一个基本步骤：

1. 首先，你需要确保两个DataFrame的时间戳都是日期类型并且设置了索引。

df1['Timestamp'] = pd.to_datetime(df1['Timestamp'])
df2['Timestamp'] = pd.to_datetime(df2['Timestamp'])

# 将Timestamp设为索引
df1.set_index('Timestamp', inplace=True)
df2.set_index('Timestamp', inplace=True)

2. 使用`rolling`创建一个15天的窗口：

window = df1.index.shift(-15).union(df1.index.shift(15))

3. 对于`df1`，合并它与窗口内`df2`的数据：

merged_df = pd.merge_asof(df1, df2, left_index=True, right_index=True, tolerance=pd.Timedelta(days=15), direction='nearest')

这会返回一个新的DataFrame，其中`df1`中的每一行都与其15天内的`df2`行进行了匹配。结果可能会有一些缺失值，因为不是所有的df1行都有对应的df2行在15天范围内。