如何parsingdate以比较特定值的比较时间范围比较
我有两张工作表的Excel文件。
（'工作表1'）包含数据：
DATE TMAX TMIN 20110706 317 211 20110707 322 211 20110708 317 211 20110709 322 211 20110710 328 222 20110711 333 244 20110712 356 250 20110713 356 222 和另一个（“工作表2”）包括：
Start Date End Date Rep Month Cost kWh kW 7/6/2011 8/3/2011 July 5,065.17 76,640 205 8/3/2011 9/7/2011 August 5,572.38 86,640 195
我的目标是在（'sheet 2'）的某个特定date的范围内写入kwh值（'sheet 1'）的另一列。
例如：
DATE TMAX TMIN kWh 20110706 317 211 76640 20110707 322 211 76640 20110708 317 211 76640 20110709 322 211 76640 20110710 328 222 76640 20110711 333 244 76640 20110712 356 250 76640 20110713 356 222 76640 20110801 344 228 76640 20110802 356 200 76640 20110803 367 200 86640 20110804 361 228 86640
我不知道为什么我的代码导致df [“kWh”]为空（'NaN'），导致在（'sheet1'）中写入一个空白的kWh列
这里是我的代码如下：
import pandas as pd from pandas import ExcelWriter df = pd.read_excel("thecddhddtest.xlsx",'Sheet1') df2 = pd.read_excel("thecddhddtest.xlsx",'Sheet2') df.head() df["DATE"] = pd.to_datetime(df["DATE"], format="%Y%m%d") pd.to_datetime(df2["Start Date"], format="%m/%d/%Y") df3 = df2.set_index("Start Date") df["DATE"] = pd.to_datetime(df["DATE"], format="%Y%m%d") df2["Start Date"] = pd.to_datetime(df2["Start Date"], format="%m/%d/%Y") df3["kWh"].reindex(df["DATE"], method="ffill") df["kWh"] = df3["kWh"].reindex(df["DATE"], method="ffill") print(df["kWh"]) writer = ExcelWriter('thecddhddtestkWh.xlsx') df.to_excel(writer,'Sheet1',index=False) df2.to_excel(writer,'Sheet2',index=False) writer.save()
这导致：
DATE TMAX TMIN kWh 20110706 317 211 20110707 322 211 20110708 317 211 20110709 322 211 20110710 328 222 20110711 333 244 20110712 356 250 20110713 356 222
尝试我的解决scheme – 只设置df列DATE index ，然后通过这个重新reindex 。
df["DATE"] = pd.to_datetime(df["DATE"], format="%Y%m%d") #set column DATE to index df = df.set_index("DATE") df2["Start Date"] = pd.to_datetime(df2["Start Date"], format="%m/%d/%Y") df3 = df2.set_index("Start Date") #reindex by index of df df["kWh"] = df3["kWh"].reindex(df.index, method="ffill") print(df["kWh"]) #DATE #2011-07-06 76,640 #2011-07-07 76,640 #2011-07-08 76,640 #2011-07-09 76,640 #2011-07-10 76,640 #2011-07-11 76,640 #2011-07-12 76,640 #2011-07-13 76,640 #2011-08-01 76,640 #2011-08-02 76,640 #2011-08-03 86,640 #2011-08-04 86,640 #Name: kWh, dtype: object