У меня есть такой метод:
def _replace_df_data(self, old_df, new_df):
old_df.set_index('date', inplace=True, drop=False)
new_df.set_index('date', inplace=True, drop=False)
old_df.update(new_df)
return old_df
Который, когда данные даны так:
date h c
date
2018-09-01 00:00:00 2018-09-01 00:00:00 0.0 15000.0
2018-09-01 00:30:00 2018-09-01 00:30:00 0.5 15400.0
Для обоих кадров данных выдает следующее df
:
date h c
date
1535760000000000000 1535760000000000000 0.0 15000.0
1535761800000000000 1535761800000000000 0.5 15400.0
Я понимаю, что могу просто привести столбцы после update
следующим образом:
def _replace_df_data(self, old_df, new_df):
old_df.set_index('date', inplace=True, drop=False)
new_df.set_index('date', inplace=True, drop=False)
old_df.update(new_df)
old_df.index = pd.to_datetime(old_df.index)
old_df.date = pd.to_datetime(old_df.date)
return old_df
Но есть ли способ сделать это принудительное автоматически?Я не могу найти ничего в документах.