据帧数据缺失

合并我有2个dataframes：据帧数据缺失

df.head() 
Out[2]: 
    Unnamed: 0 Symbol  Date  Close 
0  4061  A 2016-01-13 36.515889 
1  4062  A 2016-01-14 36.351784 
2  4063  A 2016-01-15 36.351784 
3  4064  A 2016-01-19 36.590483 
4  4065  A 2016-01-20 35.934062

和

dfw.head() 
Out[3]: 
     Symbol  Weight 
0 A    (0.000002) 
1 AA    0.000112 
2 AAC   (0.000004) 
3 AAL    0.000006 
4 AAMC   0.000002

问题：并不是每一个符号，如果DF将有一个重量DFW。如果它不是，我想从我的新数据框中删除它（所有日期）。如果符号在dfw中，我想将权重与df合并，以便每行都有符号，日期，关闭和重量。我已经尝试了以下，但获得NaN值。即使我成功了，我也不确定如何删除没有权重的所有符号。

dfall = df.merge(dfw, on='Symbol', how='left') 

dfall.head() 
Out[14]: 
    Unnamed: 0 Symbol  Date  Close Weight 
0  4061  A 2016-01-13 36.515889 NaN 
1  4062  A 2016-01-14 36.351784 NaN 
2  4063  A 2016-01-15 36.351784 NaN 
3  4064  A 2016-01-19 36.590483 NaN 
4  4065  A 2016-01-20 35.934062 NaN

来源

2016-08-23 John

df_all = df[df.Symbol.isin(dfw.Symbol.unique())].merge(dfw, how='left', on='Symbol')

我不知道为什么你越来越NaN值。也许你的空间里有你的符号？您可以通过以下方式清洁它们：dfw['Symbol'] = dfw.Symbol.str.strip()您需要对df执行相同的操作。

>>> df_all 
Unnamed: 0 Symbol  Date  Close  Weight 
    0 4061  A 2016-01-13 36.515889 (0.000002) 
    1 4062  A 2016-01-14 36.351784 (0.000002) 
    2 4063  A 2016-01-15 36.351784 (0.000002) 
    3 4064  A 2016-01-19 36.590483 (0.000002) 
    4 4065  A 2016-01-20 35.934062 (0.000002)

来源

2016-08-23 19:09:24 Alexander

我需要添加str。（），df ['Symbol'] = dfw.Symbol.str.strip（） dfw ['Symbol'] = dfw.Symbol.str.strip（） – John

实际上，关闭，但是，这给了我每个符号一次出现，我需要为每个日期添加符号的权重。 – John

据帧数据缺失

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