Python 如何根据下一个数据帧中的更改更新数据帧值 df1= 截止日期更新日期A b 0 05/11/2021 05/31/2021 05/08/2020 0.6 0.9 1 05/11/2021 05/31/2021 05/09/2020 0.8 0.4 2 05/12/2021 05/31/2021 05/10/2020 0.4 0.6 3 05/12/2021 05/31/2021 05/11/2020 0.5 0.4 df2= 截止日期更新日期A b 0 05/11/2021 05/11/2021 05/08/2021 1.6 0.9 1 05/11/2021 05/11/2021 05/09/2021 0.8 1.4 2 05/12/2021 05/11/2021 05/10/2021 1.4 0.6

如果df2的A列和B列的值发生更改，则值行到df1行的更改将基于df2更新列结束日期 输出

as_date end_date pdate A b
0   05/11/2021  05/08/2021   05/08/2020      0.6    0.9
1   05/11/2021  05/09/2021   05/09/2020      0.8    0.4
2   05/12/2021  05/10/2021   05/10/2020      0.4    0.6
3   05/12/2021  05/31/2021   05/11/2020      0.5    0.4

代码

df2.columns += '_x' # To make it easier to concat
df1 = pd.concat([df1, df2], axis=1)
df1['end_date'] = np.where(df1.pdate_x.isna(),df1.end_date,df1.pdate_x)
df1 = df1.dropna(axis=1)

## Renaming columns of df2 as before
df2.columns = df2.columns.str.replace('_x','', regex=True) 
df1

输出

    as_date     end_date    pdate       A   b
0   05/11/2021  05/08/2021  05/08/2020  0.6 0.9
1   05/11/2021  05/09/2021  05/09/2020  0.8 0.4
2   05/12/2021  05/10/2021  05/10/2020  0.4 0.6
3   05/12/2021  05/31/2021  05/11/2020  0.5 0.4

解释

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我们正在

连接df1和df2

，然后使用

np将df1的
结束日期替换为
df2的更新日期。其中
感谢逻辑