如果用对应法,直接使用dataframe的merge即可
combine_dict = pd.DataFrame({'VC_ENTRUSTDIR_NAME': ['买入', '证券买入', '卖出', '证券卖出', '融券卖出', '买券还券'], 'trading_dir_mark': [1, 1, -1, -1, -1, 1], 'trading_code2': ['-多', '-多', '-多', '-多','-空', '-空']}, index=[1, 2, 3, 4, 5, 6])
trading_needed = pd.merge(trading_needs_stock, combine_dict, on='VC_ENTRUSTDIR_NAME', how='left')
如果combine_dict 和 trading_needs_stock 拥有相同的列,'VC_ENTRUSTDIR_NAME‘, 那么使用merge, 不管数量是否对齐,最终的结果都会产生对齐复制。


本文介绍如何利用Python的Pandas库中的DataFrame进行数据合并操作。通过具体示例展示了如何使用merge函数来连接两个数据集,特别是当它们拥有共同的键时如何实现数据的有效整合。无论数据量大小,merge都能确保数据正确对齐。
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