Elemente von Listen hinzufügen, wo Spiel (Python) stammt

Question

Ich habe 2 Listen:

vals = [1,2,3,4] 
dates = [t1, t2, t3, t4] 

wo Daten in Python Datetime-Format.

Dann gegeben, ein weiterer Satz von Listen:

vals_2 = [1, 1, 2, 2] 
dates_2 = [t5,t6,t7,t8] 

Es könnte sein, dass t6 = t1 usw.

Jetzt würde ich vals und vals_2 hinzufügen, wo die Daten übereinstimmen (so hinzufügen vals[i] und vals_2[j] wenn dates[i] == dates_2[j]).

Ich möchte eine effiziente Lösung.

Meine Idee so weit: Put vals in einem Pandas Datenrahmen, dann in einem separaten Datenrahmen setzen vals_2 und die zwei am Tag Schlüssel fusionieren?

Frage: Ist das eine gute (/ die beste) Idee? Ich bin nicht sicher, wie genau mit dieser gegebenen Datetime-Format behandeln usw., so dass einige Hinweise, wie, um loszulegen würde

Dank

Answer 1

Nach dem Vorbild von dem, was Sie vorgeschlagen:

import datetime as dt 

vals = [1, 2, 3, 4] 
dates = [dt.date(2016,1,n) for n in range(1, 5)] 
vals_2 = [1, 1, 2, 2] 
dates_2 = [dt.date(2016,1,n) for n in range(3, 7)] 

df1 = pd.DataFrame({'date': dates, 'vals': vals}) 
df2 = pd.DataFrame({'date': dates_2, 'vals': vals_2}) 

>>> df1.merge(df2, on='date', suffixes=['_1', '_2']) 

     date vals_1 vals_2 
0 2016-01-03  3  1 
1 2016-01-04  4  1 

Sie können auch die Daten in Zeitstempel umwandeln und tun dann den Vergleich, die schneller etwas sein sollte:

df1['date'] = pd.to_datetime(df1.date) 
df2['date'] = pd.to_datetime(df2.date) 

Timings mit 40k Aufzeichnungen

Pandas Datetime-Objekte verwenden.

%timeit df1.merge(df2, on='date', suffixes=['_1', '_2']) 
1 loops, best of 3: 10.2 s per loop 

Pandas mit Zeitstempeln.

%timeit df1.merge(df2, on='date', suffixes=['_1', '_2']) 
1 loops, best of 3: 9.1 s per loop 

Answer 2

Lassen Sie uns klar sein, sagen, Sie wollen vals_3 zu bekommen, wo ich ein Index ist und vals_3[i] = vals[i] + vals_2[i] wenn dates[i]dates_2[i] gleich, können Sie tun:

vals_3 = [vals[idx]+vals_2[idx] for idx, date in enumerate(dates) if date == dates_2[idx]]