在列中查找日期，将相邻列值附加到新列 - 全部在一个 df 中？
Find date in column, append adjacent column value to new column - all in one df?
我有一个包含 5 年股票指数价格的时间序列 df（因此 df 有 2 列日期和价格。然后我有一个新列“3M 远期日期”，它只是原始日期列 + 3 个月。
然后我尝试创建“3M 远期价格”列。这将是原始价格列中的相应价格，但在 3M 远期日期。
我需要找到以下语法：
从日期列中的 3M 远期日期列中查找日期，并将原始价格列中的相应值附加到新的 3M 远期价格列。
我已经尝试了 .loc 想法的变体并查看了几个历史问题，但考虑到我的查找值来自 df 列并且需要附加到新列我无法弄清楚。
当前DF的一小部分：
DATE Price Target Date 1 Price on Target Date 1
2019-01-22 3112.80 2019-04-22 <--need to lookup this date in DATE and return Price here
2019-01-23 3112.13 2019-04-23
2019-01-24 3126.31 2019-04-24
2019-01-25 3163.24 2019-04-25
所以如果列是 日期、价格 和 target_date 和我们要创建一个新列，即 target_price。这个怎么样：
date_price_dict = df.set_index("date").to_dict()["price"]
df["target_date_price"] = df.apply(lambda x: date_price_dict.get(x["target_date"]), axis=1)
我有一个包含 5 年股票指数价格的时间序列 df（因此 df 有 2 列日期和价格。然后我有一个新列“3M 远期日期”，它只是原始日期列 + 3 个月。
然后我尝试创建“3M 远期价格”列。这将是原始价格列中的相应价格，但在 3M 远期日期。
我需要找到以下语法： 从日期列中的 3M 远期日期列中查找日期，并将原始价格列中的相应值附加到新的 3M 远期价格列。
我已经尝试了 .loc 想法的变体并查看了几个历史问题，但考虑到我的查找值来自 df 列并且需要附加到新列我无法弄清楚。
当前DF的一小部分：
DATE Price Target Date 1 Price on Target Date 1
2019-01-22 3112.80 2019-04-22 <--need to lookup this date in DATE and return Price here
2019-01-23 3112.13 2019-04-23
2019-01-24 3126.31 2019-04-24
2019-01-25 3163.24 2019-04-25
所以如果列是 日期、价格 和 target_date 和我们要创建一个新列，即 target_price。这个怎么样：
date_price_dict = df.set_index("date").to_dict()["price"]
df["target_date_price"] = df.apply(lambda x: date_price_dict.get(x["target_date"]), axis=1)