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Accepted
Andi
Asked: 2024-08-30 20:39:57 +0800 CST

通过另一个数据框的列过滤或连接极点数据框

  • 772

我有两个pl.DataFrame：

from datetime import date

import polars as pl

df1 = pl.DataFrame(
    {
        "symbol": [
            "sec1", "sec1", "sec1", "sec1", "sec1", "sec1",
            "sec2", "sec2", "sec2", "sec2", "sec2",
        ],
        "date": [
            date(2021, 9, 14),
            date(2021, 9, 15),
            date(2021, 9, 16),
            date(2021, 9, 17),
            date(2021, 8, 31),
            date(2020, 12, 31),
            date(2021, 9, 14),
            date(2021, 9, 15),
            date(2021, 8, 31),
            date(2021, 12, 30),
            date(2020, 12, 31),
        ],
        "price": range(11),
    }
)

df2 = pl.DataFrame(
    {
        "symbol": ["sec1", "sec2"],
        "current_date": [date(2021, 9, 17), date(2021, 9, 15)],
        "mtd": [date(2021, 8, 31), date(2021, 8, 31)],
        "ytd": [date(2020, 12, 31), date(2020, 12, 30)],
    }
)

with pl.Config(tbl_rows=-1):
    print(df1)
    print(df2)

shape: (11, 3)
┌────────┬────────────┬───────┐
│ symbol ┆ date       ┆ price │
│ ---    ┆ ---        ┆ ---   │
│ str    ┆ date       ┆ i64   │
╞════════╪════════════╪═══════╡
│ sec1   ┆ 2021-09-14 ┆ 0     │
│ sec1   ┆ 2021-09-15 ┆ 1     │
│ sec1   ┆ 2021-09-16 ┆ 2     │
│ sec1   ┆ 2021-09-17 ┆ 3     │
│ sec1   ┆ 2021-08-31 ┆ 4     │
│ sec1   ┆ 2020-12-31 ┆ 5     │
│ sec2   ┆ 2021-09-14 ┆ 6     │
│ sec2   ┆ 2021-09-15 ┆ 7     │
│ sec2   ┆ 2021-08-31 ┆ 8     │
│ sec2   ┆ 2021-12-30 ┆ 9     │
│ sec2   ┆ 2020-12-31 ┆ 10    │
└────────┴────────────┴───────┘
shape: (2, 4)
┌────────┬──────────────┬────────────┬────────────┐
│ symbol ┆ current_date ┆ mtd        ┆ ytd        │
│ ---    ┆ ---          ┆ ---        ┆ ---        │
│ str    ┆ date         ┆ date       ┆ date       │
╞════════╪══════════════╪════════════╪════════════╡
│ sec1   ┆ 2021-09-17   ┆ 2021-08-31 ┆ 2020-12-31 │
│ sec2   ┆ 2021-09-15   ┆ 2021-08-31 ┆ 2020-12-30 │
└────────┴──────────────┴────────────┴────────────┘

我需要筛选df1每个组的价格，并根据相应的日期进行筛选df2。我需要合并所有类型的列date。这些列的数量df2可能不固定。

我正在寻找以下结果：

shape: (11, 3)
┌────────┬────────────┬───────┐
│ symbol ┆ date       ┆ price │
│ ---    ┆ ---        ┆ ---   │
│ str    ┆ date       ┆ i64   │
╞════════╪════════════╪═══════╡
│ sec1   ┆ 2021-09-17 ┆ 3     │
│ sec1   ┆ 2021-08-31 ┆ 4     │
│ sec1   ┆ 2020-12-31 ┆ 5     │
│ sec2   ┆ 2021-09-15 ┆ 7     │
│ sec2   ┆ 2021-08-31 ┆ 8     │
│ sec2   ┆ 2020-12-30 ┆ 9     │
└────────┴────────────┴───────┘

我原本想df1通过进行筛选，然后对 的每一列symbol执行连接操作。然后我会将结果数据框连接起来。不过，可能还有更优雅的解决方案。datedf2

python

1 个回答

  1. Best Answer

    unpivot然后您可以join：

    df1.join(
    df2.unpivot(index='symbol', value_name='date').drop('variable'),
    on=['symbol', 'date'],
    how='inner',
)

    输出：

    ┌────────┬────────────┬───────┐
│ symbol ┆ date       ┆ price │
│ ---    ┆ ---        ┆ ---   │
│ str    ┆ date       ┆ i64   │
╞════════╪════════════╪═══════╡
│ sec1   ┆ 2021-09-17 ┆ 3     │
│ sec1   ┆ 2021-08-31 ┆ 4     │
│ sec1   ┆ 2020-12-31 ┆ 5     │
│ sec2   ┆ 2021-09-15 ┆ 7     │
│ sec2   ┆ 2021-08-31 ┆ 8     │
└────────┴────────────┴───────┘
    • 4

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