Comment fusionner deux fichiers CSV ayant la même valeur pour deux champs de colonnes en utilisant python?

Question

Le premier fichier CSV.

DATE   TIME  ENG-1 ENG-2 ENG-3 ENG-4 ENG-5 ENG-6 
'01 10 2016' '06:35:00' 0.28596 0.29029 0.28756 0.28571 0.30868 0.14109 
'01 10 2016' '06:40:00' 0.44193 0.45012 0.44324 0.44423 0.46907 0.21463 
'01 10 2016' '06:45:00' 0.62864 0.64037 0.62642 0.63543 0.66269 0.31124 
'01 10 2016' '06:50:00' 0.80956 0.83893 0.80395 0.83088 0.85561 0.39706 
'01 10 2016' '06:55:00' 1.03745 1.06965 1.03274 1.06828 1.09404 0.51961 
'01 10 2016' '07:00:00' 1.27753 1.32139 1.27205 1.31855 1.3468 0.64307 
'01 10 2016' '07:05:00' 1.47166 1.52537 1.45165 1.52041 1.54714 0.74423 

Le fichier CSV deuxième

DATE   TIME  A B C D 
'01 10 2016' '06:00:00' 27 74 0 4 
'01 10 2016' '06:30:00' 27 74 1.9 4 
'01 10 2016' '07:00:00' 27 74 0 4 
'01 10 2016' '07:30:00' 28 70 7.4 4 
'01 10 2016' '08:00:00' 28 70 9.3 4 

Je veux combiner ces deux CSV dans le troisième fichier CSV prenant seulement ceux pour lesquels la valeur de la date et la valeur correspond du temps. Le fichier CSV combiné résultant devrait être comme ceci.

DATE   TIME  ENG-1 ENG-2 ENG-3 ENG-4 ENG-5 ENG-6 A B C D 
'01 10 2016' '07:00:00' 1.27753 1.32139 1.27205 1.31855 1.3468 0.64307 27 74 0 4 

Answer 1

Vous devez merge par défaut inner rejoindre avec le paramètre on:

df = pd.merge(df1, df2, on=['DATE','TIME']) 
print (df) 
      DATE  TIME ENG-1 ENG-2 ENG-3 ENG-4 ENG-5 \ 
0 '01 10 2016' '07:00:00' 1.27753 1.32139 1.27205 1.31855 1.3468 

    ENG-6 A B C D 
0 0.64307 27 74 0.0 4 

Si seulement DATE et TIME colonnes (pour joindre) sont à la fois DataFrames et tous les autres noms de colonnes sont différentes, on peut être omettre aussi:

df = pd.merge(df1, df2) 
print (df) 
      DATE  TIME ENG-1 ENG-2 ENG-3 ENG-4 ENG-5 \ 
0 '01 10 2016' '07:00:00' 1.27753 1.32139 1.27205 1.31855 1.3468 

    ENG-6 A B C D 
0 0.64307 27 74 0.0 4 

est également même s dtype s de colonnes pour rejoindre, sinon pas de correspondance.