Альтернатива Python для панд 'map' для функции 2 переменных

Question

Я хотел бы поместить 2 таблицы в 1, а именно дату корпоративного объявления и ее цену в тот день (в другой таблице)

У меня есть 2 кадра данных со следующими столбцами

df1: date, announcement, ticker

date        ticker   announcement
25/4/2013   AAPL     Change in Boardroom
25/4/2013   GOOG     OTHERS
25/4/2013   AMZN     Change in Audit Committee

df2: date, ticker, price

date        ticker   announcement
22/3/2012   AAPL     100.00
23/3/2012   AAPL     102.30
24/3/2012   AAPL     105.40
...
...

def getPrice(dt,tk):
    try:
        return df2[(df2['date']>=dt)&(df2['ticker']==tk)].sort_values(by='date')['price'].values[0]
    except:
        return 0

prices_array = list(map(getPrice,df1['date'].values,df1['ticker'].values))

df1['price'] = prices_array

Для функции «карта» весь процесс занимает очень много времени.Я хотел бы использовать apply для df, но я знаю только, как использовать apply с лямбда-функцией, которая не содержит «if, then».

Я хочу дополнительный столбец, подобный этому:

date        ticker   announcement               price
25/4/2013   AAPL     Change in Boardroom        124.10
25/4/2013   GOOG     OTHERS                     50.85
25/4/2013   AMZN     Change in Audit Committee  102.20

Есть предложения о том, как быстро это сделать?Или можете сделать это за короткое время?

Спасибо и ценим вашу помощь

Answer 1

Я думаю, вы можете использовать '.join'

df.set_index(['date', 'ticker']).join(df2.set_index(['date', 'ticker'])

Answer 2

Вы можете создать свою функцию для DataFrame.apply() с def вместо lambda.Определите его заранее, а затем поместите имя функции, куда должна идти лямбда, так же, как вы делали для map().

Применяемая функция получает аргумент Series, поэтому вы можете получить всю строку.