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pandas - *dates* に対応する一方の値が、もう一方のすべての日付のすべての *times* に適用されるように、DataFrame をマージするにはどうすればよいですか?
2 つの DataFrame があります。特定の時刻と日付に対応する一連の値があります ( df_1)。もう一方には、特定の日付に対応する一連の値があります ( df_2)。これらのデータフレームをマージして、日付の値が対応する日付のdf_2すべての時間に適用されるようにしdf_1ます。
だから、ここにありますdf_1：
そしてここにありますdf_2：
私はこのようにそれらをマージしたい:
そのため、value_2は一日中存在します。
これはどのようなマージと呼ばれますか? どうすればそれができますか？
DataFrames のコードは次のとおりです。
python - Pandas インデックスの設定と列への値のインポート
私はPythonが初めてで、クロールプロジェクトを進めています。いくつかの pandas モジュールに関して 2 つの質問があります。
以下は私のデータテーブル「js」です
以下は、リンゴとバナナの値を新しい DataFrame に適用するコードです。
最初のステップは、df インデックスを data_range ('2017-01-01' から昨日 (毎日)) に設定することです。エラーメッセージは、必要な位置引数が1つ不足していることを示しています:「キー」。「2017-01-01」から昨日までの毎日の日付としてインデックスを設定することは可能ですか?
それが解決された後、「apple」や「banana」などの「js」データを列として配置し、各値を df インデックス日付に関して配置しようとしています。この例では「リンゴ」と「バナナ」の列のみを示していますが、実際のデータ セットにはさらに数千の列があります...
私の問題を解決する効率的な方法を教えてください。前もって感謝します！
--------------EDIT------------------------ 日付のインデックス作成は @ で完璧に機能しますCOLDSPEEDの答え。
1 つの問題は、別のデータフレーム「js2」(下) があり、これらのデータを単一の df (上) に結合すると、機能しないと思われることです。何か提案はありますか？