Python 连接两个数据帧以查找相应行中具有不同值的相同行值

Question

我有以下格式的数据框:

#join two dataframes to find same row values having different values in corresponding rows
f = pd.DataFrame({'TS': [101, 102,103], 'date': ['2012-01-18','2014-11-16','2016-08-20'] , 'lbl': ['f', 'f', 'f']})
m = pd.DataFrame({'TS': [101, 101,104], 'date': ['2012-05-08','2013-01-26','2016-04-30'] , 'lbl': ['m', 'm', 'm']})

我想加入他们并按他们的 TS 和日期对他们进行排序即我需要知道哪个 TS 出现在另一个之后:

运行后最终的 df 如下所示:

TS      date     lbl
101   2012-01-08  f
101   2013-05-08  m
101   2013-01-26  m
102   2014-11-16  f
103   2016-08-20  f
104   2016-04-30  m

我试过了

result2=result.sort_values(['TS','date'],ascending=[True,True])

但这并没有给我合适的结果，我想要相同的 TS 值和不同的日期值在一起。我使用 groupby 吗？

Answer 1

使用concat与 DataFrame.sort_values :

result = pd.concat([f,m], ignore_index=True).sort_values(['TS','date'])
print (result)
    TS        date lbl
0  101  2012-01-18   f
3  101  2012-05-08   m
4  101  2013-01-26   m
1  102  2014-11-16   f
2  103  2016-08-20   f
5  104  2016-04-30   m