pandasにおける日付をもとにした置換

Question

DataFrame A

date	C	D
1990-01-01	a	2
1990-01-02	b	4
1991-01-03	c	3
1990-02-07	b	4
1990-04-11	v	6

DataFrame B

date	C	E
1990-01-01	ddd	12
1990-02-01	ggg	41
1990-03-01	jjj	33

上のような2つデータフレームがあります。

データフレームAのdateとデータフレームBのdateの**「年と月」が同じ場合**、
データフレームAのCを、データフレームBのCの値で置換したいです。

置換後は以下のようになります。

DataFrame A

date	C	D
1990-01-01	ddd	2
1990-01-02	ddd	4
1991-01-03	c	3
1990-02-07	ggg	4
1990-04-11	v	6

どのようにして実装できるでしょうか。

回答よろしくお願いします。

Answer 1

DataFrame A と DataFrame B に year と month の column を追加し、この columnを使用して、df.update() もしくは pd.merge() を行うとよいと思います。

以下に df.update()を使用したサンプルを書いてみましたので参考にしてください。

import pandas as pd

# df_A を生成
df_A = pd.DataFrame(
    [['1990-01-01', 'a', 2],
     ['1990-01-02', 'b', 4],
     ['1991-01-03', 'c', 3],
     ['1990-02-07', 'b', 4],
     ['1990-04-11', 'v', 6]], columns=['date', 'C', 'D'])
df_A['date'] = pd.to_datetime(df_A['date'])

# df_B を生成
df_B = pd.DataFrame(
    [['1990-01-01', 'ddd', 12],
     ['1990-02-01', 'ggg', 41],
     ['1990-03-01', 'jjj', 33]], columns=['date', 'C', 'E'])
df_B['date'] = pd.to_datetime(df_B['date'])

# df_A に 'year' と 'month' のColumnを追加
df_A['year'] = df_A.date.dt.year
df_A['month'] = df_A.date.dt.month

# df_B に 'year' と 'month' のColumnを追加
df_B['year'] = df_B.date.dt.year
df_B['month'] = df_B.date.dt.month

# df_Aに対し 'year' と 'month' をindex に設定した df_left を作成
df_left = df_A.set_index(['year', 'month'])

# df_Bに対し 'year' と 'month' をindex に設定した df_right を作成
# また、df_leftの 'date'を上書きしないように削除しておく
df_right = df_B.set_index(['year', 'month']).drop('date', axis=1)

# df_right を df_left にて update()
df_left.update(df_right)

# index('year', 'month')をリセットして削除
result = df_left.reset_index(drop=True)
print(result)