Python 将DateTimeIndex与年月合并

我有两个数据帧。一个是精确的（每日）

DateTimeIndex

。我使用该索引创建了使用

groupby（['groupid'，pd.TimeGrouper（'1M'，closed='left'，label='left'））的月度统计数据。

现在我想将信息合并回原始数据帧。但是，折叠数据框的日期时间标签当然与原始的

DateTimeIndex

不完全对应。然后我想将它们与相应的月份和年份信息进行匹配

我该怎么做

                         statistics 
  date          groupid            
  2001-01-31          1          10
  2001-02-31          1          11

和原始数据帧

  date          groupid         foo
  2001-01-25          1           1
  2001-01-28          1           2
  2001-02-02          1           4  

预期产量

  date          groupid         foo     statistics
  2001-01-25          1           1             10
  2001-01-28          1           2             10
  2001-02-02          1           4             11

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您可以创建月周期为的新列，然后将其合并，这也是在

df1

中将

2001-02-31

更改为

2001-02-28

所必需的，因为

31。二月

不存在：

df1['per'] = df1.index.get_level_values('date').to_period('M')
df2['per'] = df2.date.dt.to_period('M')
print (df1)
                    statistics     per
date       groupid                    
2001-01-31 1                10 2001-01
2001-02-28 1                11 2001-02

print (df2)
        date  groupid  foo     per
0 2001-01-25        1    1 2001-01
1 2001-01-28        1    2 2001-01
2 2001-02-02        1    4 2001-02

print (pd.merge(df2, df1.reset_index(level=1), on=['per','groupid'], how='right')
         .drop('per', axis=1))

        date  groupid  foo  statistics
0 2001-01-25        1    1          10
1 2001-01-28        1    2          10
2 2001-02-02        1    4          11

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哈，二月的日期是我输入数据（从远程面板）时的一个输入错误，你抓住我了！我先用5分钟找出为什么没有datetime；）