基于日期列和索引将一个数据映射到花药上

Question

根据df2中的datetimeindex和df2中的datetime列，我有两个想要组合在一起的数据，以便从df1添加column到df1。下面的代码工作正常，但我一直收到一个需要修复的错误。

df1：

datetimeindex       name  val 
2014-01-01           X    0.9
2014-02-01           Y    0.91
2014-03-01           Z    0.92

df2：

index    datetime        SLR 
1        2013-10-01       1
2        2013-11-01       2
3        2013-12-01       3

我试图通过df2中的datetime列和df1中的datetimeindex将df1与df2结合起来：

df1['SLR'] = df1['date'].map(df2.set_index('date')['SLR'])

这是可行的，但我一直收到这个错误：

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  dryhobfr['SLR'] = dryhobfr['date'].map(SLR.set_index('date')['SLR'])
<ipython-input-140-9fa4b21486e9>:17: SettingWithCopyWarning: 
...
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  wethobfr['SLR'] = wethobfr['date'].map(SLR.set_index('date')['SLR'])

Answer 1

这是另一种方法。你的两个df没有一个共同的日期，所以我不能把结果放在这里

df.merge(df2, how='left',
        left_on='datetimeindex',
        right_on='datetime').drop(columns=['index','datetime'])

我修改了df2的第一行以匹配df1，下面是结果集

    datetimeindex   name    val     SLR
0   2014-01-01        X     0.90    1.0
1   2014-02-01        Y     0.91    NaN
2   2014-03-01        Z     0.92    NaN