Python将日期（系列）列从一个数据帧添加到另一个数据帧

我正在尝试将日期列从df1“广播”到df2

在df1中，我有所有用户的名字和他们的基本信息。 在df2中，我有一个用户购买的清单

假设我有一个更大的数据集（上面为示例创建的数据集），我如何将df1['DoB']列（！）添加到df2？

我尝试了concat（）和merge（），但它们似乎都不起作用：

唯一可行的方法是将df1和df2合并在一起，然后删除不需要的列。但是如果我有几十个不需要的列，这将是非常有问题的

完整代码（包括引发错误的行）：

任何帮助都将不胜感激。谢谢：）

我认为您需要使用子集

[[['Name'，'DoB']]

-需要

名称

列进行匹配：

print (df1[['Name','DoB']])
    Name        DoB
0   John 2012-01-04
1   Jack 1991-02-03
2  Wendy 1986-10-04
3   Paul 1985-03-06

df2 = df2.merge(df1[['Name','DoB']], on='Name', how='left')
print (df2)
    Name        Purchase        DoB
0   John          fridge 2012-01-04
1  Wendy          coffee 1986-10-04
2   John  washingmachine 2012-01-04
3   Jack         tickets 1991-02-03
4  Wendy          iPhone 1986-10-04
5   Jack           stove 1991-02-03
6   John        notebook 2012-01-04
7   John          laptop 2012-01-04

---

使用by Series

s

的另一种解决方案：

s = df1.set_index('Name')['DoB']
print (s)
Name
John    2012-01-04
Jack    1991-02-03
Wendy   1986-10-04
Paul    1985-03-06
Name: DoB, dtype: datetime64[ns]

df2['DoB'] = df2.Name.map(s)
print (df2)
    Name        Purchase        DoB
0   John          fridge 2012-01-04
1  Wendy          coffee 1986-10-04
2   John  washingmachine 2012-01-04
3   Jack         tickets 1991-02-03
4  Wendy          iPhone 1986-10-04
5   Jack           stove 1991-02-03
6   John        notebook 2012-01-04
7   John          laptop 2012-01-04

---

使用类似这样的东西

pd.concat（[df1，df2]，axis=1）

我认为

map（）

解决方案在添加单个列时是最有效的

s = df1.set_index('Name')['DoB']
print (s)
Name
John    2012-01-04
Jack    1991-02-03
Wendy   1986-10-04
Paul    1985-03-06
Name: DoB, dtype: datetime64[ns]

df2['DoB'] = df2.Name.map(s)
print (df2)
    Name        Purchase        DoB
0   John          fridge 2012-01-04
1  Wendy          coffee 1986-10-04
2   John  washingmachine 2012-01-04
3   Jack         tickets 1991-02-03
4  Wendy          iPhone 1986-10-04
5   Jack           stove 1991-02-03
6   John        notebook 2012-01-04
7   John          laptop 2012-01-04