连接两个具有相同开始和结束日期且其中缺少值的 pandas DataFrame

Question

我有两个 DataFrame 对象df1和df2，两者都包含来自相同开始和结束日期的数据。df1共有 17376 行。每行date有 48 行（时间戳 xx:00 和 xx:30 处每小时 2 个值），总共 362 天（请参阅下面的图像链接）。df2是一个更大的 DataFrame，每天有 144 行（每小时 6 个值 - xx:00、xx:10、xx:20、xx:30、xx:40、xx:50）。（下面的图片链接）

我想加入 df1 和 df2，以便它们具有完全匹配的日期和时间戳以及相同的行数（删除 df2 中的某些行）。理想情况下， 对应的所有值都df1必须存在于 中df2，但中间有一些缺失值并且它们是未知的。

我想合并df1并df2处理缺失的值。感谢帮助！

Answer 1

鉴于描述，我建议使用pd.concator merge。这是一个测试示例：import pandas as pd#generating test dataindex1 = pd.date_range('1/1/2000', periods=9, freq='D')index2 = pd.date_range('1/4/2000', periods=9, freq='D')series = range(9)df1 = pd.DataFrame([index1,series]).Tdf2 = pd.DataFrame([index2,series]).Tdf1.columns = ['Time','Data']df2.columns = ['Time','Data']df1：                  Time Data0  2000-01-01 00:00:00    01  2000-01-02 00:00:00    12  2000-01-03 00:00:00    23  2000-01-04 00:00:00    34  2000-01-05 00:00:00    45  2000-01-06 00:00:00    56  2000-01-07 00:00:00    67  2000-01-08 00:00:00    78  2000-01-09 00:00:00    8                 df2：                  Time Data0  2000-01-04 00:00:00    01  2000-01-05 00:00:00    12  2000-01-06 00:00:00    23  2000-01-07 00:00:00    34  2000-01-08 00:00:00    45  2000-01-09 00:00:00    56  2000-01-10 00:00:00    67  2000-01-11 00:00:00    78  2000-01-12 00:00:00    8请注意，两个数据框中的数据可用于不同的日期。#convert Time to pandas datetime format#df1['Time'].to_datetime(df1['Time']) # <- uncomment this for your case#df1['Time'].to_datetime(df1['Time'])  # <- uncomment this for your case#making the time the index of the dataframesdf1.set_index(['Time'],inplace=True)df2.set_index(['Time'],inplace=True)#concatenating the dataframe column wise (axis=1)df3 = pd.concat([df1,df2],axis=1)print(df3)输出：           Data DataTime                2000-01-01    0  NaN2000-01-02    1  NaN2000-01-03    2  NaN2000-01-04    3    02000-01-05    4    12000-01-06    5    22000-01-07    6    32000-01-08    7    42000-01-09    8    52000-01-10  NaN    62000-01-11  NaN    72000-01-12  NaN    8处理缺失值：pd.concat correctly merges the data as per the data. NaN indicate the missing values after combining, which can be handled mainly with fillna(filling something inplace of NaN) or dropna (dropping the data containing NaN). Here is an example of fillna (dropna is used exactly the same way but without 0) :#filling 0's inplace of `NaN`. You can use also method='bfill' or 'ffill' or interpolatedf3 = df3.fillna(0,inplace=True) #df3 = df3.fillna(method='bfill',inplace=True) # <- uncomment if you want to use this#df3 = df3.fillna(method='ffill',inplace=True) # <- uncomment if you want to use thisOutput:             Data  DataTime                  2000-01-01     0     02000-01-02     1     02000-01-03     2     02000-01-04     3     02000-01-05     4     12000-01-06     5     22000-01-07     6     32000-01-08     7     42000-01-09     8     52000-01-10     0     62000-01-11     0     72000-01-12     0     8