パンダのデータフレーム（日付）の選択とマージ

Question

私は2つのデータフレームを持っており、最初からデータを副次選択し、2番目のものとマージする必要があります。最初のDF1を考えてみましょう：

  ob_time air_temperature 
0 2016-02-01 00:00   11.2 
4 2016-02-01 01:00   11.1 
8 2016-02-01 02:00   11.1 
12 2016-02-01 03:00   10.8 
16 2016-02-01 04:00   10.6 
20 2016-02-01 05:00   10.8 
24 2016-02-01 06:00   10.9 
28 2016-02-01 07:00   10.7 
32 2016-02-01 08:00   10.2 
36 2016-02-01 09:00   10.9 
44 2016-02-01 10:00    11 
48 2016-02-01 11:00   11.5 
52 2016-02-01 12:00   11.6 
56 2016-02-01 13:00   12.7 
60 2016-02-01 14:00   12.9 
64 2016-02-01 15:00   12.6 
68 2016-02-01 16:00    12 
72 2016-02-01 17:00   11.1 
76 2016-02-01 18:00   10.7 
80 2016-02-01 19:00    9.5 
84 2016-02-01 20:00    8.9 
88 2016-02-01 21:00    9 
92 2016-02-01 22:00    8.5 
96 2016-02-01 23:00    8.7 

705 2016-02-08 00:00    9 
709 2016-02-08 01:00    8.9 
713 2016-02-08 02:00    6.3 
717 2016-02-08 03:00    6.6 
721 2016-02-08 04:00    6.1 
725 2016-02-08 05:00    5.3 
729 2016-02-08 06:00    5.6 
733 2016-02-08 07:00    5.1 
737 2016-02-08 08:00    4.8 
741 2016-02-08 09:00    6.3 
750 2016-02-08 10:00    7 
754 2016-02-08 11:00    7.4 
758 2016-02-08 12:00    7.5 
762 2016-02-08 13:00    7.9 
766 2016-02-08 14:00    8.3 
770 2016-02-08 15:00    7.5 
774 2016-02-08 16:00    8.4 
778 2016-02-08 17:00    7.7 
782 2016-02-08 18:00    7.7 
786 2016-02-08 19:00    7.5 
790 2016-02-08 20:00    7 
794 2016-02-08 21:00    6.5 
798 2016-02-08 22:00    6 
802 2016-02-08 23:00    5.6 

と第二DF2：

 summary participant_id   response_date 
156741  15.0    27 2016-02-01 11:38:22.816 
157436  20.0    27 2016-02-08 13:19:10.496 

私が最初にDF1からデータを副選択し、次のように二DF2に入れる必要があります。

 summary participant_id   response_date   ob_time air_temperature 
156741  15.0    27 2016-02-01 11:38:22.816 2016-02-01 11:00    11.5 
157436  20.0    27 2016-02-08 13:19:10.496 2016-02-08 13:00    7.9 

アイデアは非常に簡単です。「response_type」（および「ob_date」）に常に「response_date」が続くように、「response-date」と「ob_time」に基づいて2つのデータフレームをマージします。

私はmatlabからpandasに切り替えましたが、今はpythonianオプションで苦労しています。 私は非常に簡単に行うことができる非常に単純なパンダの機能があると確信しています。どんな助けも高く評価されます。

Answer 1

あなたはmergeを使用することができます置き換えるため

#if dtypes is not datetime 
df1['ob_time'] = pd.to_datetime(df1.ob_time) 
df2['response_date'] = pd.to_datetime(df2.response_date) 

#replace minutes, seconds and microseconds to 0 
#http://stackoverflow.com/a/28783971/2901002 
df2['ob_time'] = df2.response_date.values.astype('<M8[h]') 
print (df2) 

     summary participant_id   response_date    ob_time 
156741  15.0    27 2016-02-01 11:38:22.816 2016-02-01 11:00:00 
157436  20.0    27 2016-02-08 13:19:10.496 2016-02-08 13:00:00 

print (pd.merge(df1,df2, on=['ob_time'])) 
       ob_time air_temperature summary participant_id \ 
0 2016-02-01 11:00:00    11.5  15.0    27 
1 2016-02-08 13:00:00    7.9  20.0    27 

      response_date 
0 2016-02-01 11:38:22.816 
1 2016-02-08 13:19:10.496 

古い方法：

df2['ob_time'] = df2.response_date 
        .apply(lambda x: x.replace(minute=0, second=0, microsecond=0)) 
print (df2)