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我正在尝试使用 concat
在它们的 DateTime 索引上合并 2 个 DataFrame,但它没有像我预期的那样工作。我从 documentation 中的示例中复制了一些代码对于这个例子:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016],
'month': [2, 3],
'day': [4, 5],
'value': [444,555]})
df.set_index(pd.to_datetime(df.loc[:,['year','month','day']]),inplace=True)
df.drop(['year','month','day'],axis=1,inplace=True)
df2 = pd.DataFrame(data=[222,333],
index=pd.to_datetime(['2015-02-04','2016-03-05']))
pd.concat([df,df2])
Out[1]:
value 0
2015-02-04 444.0 NaN
2016-03-05 555.0 NaN
2015-02-04 NaN 222.0
2016-03-05 NaN 333.0
为什么它不能识别索引中的相同日期并相应地合并?我验证了两个索引都是日期时间:
df.index
Out[2]: DatetimeIndex(['2015-02-04', '2016-03-05'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
df2.index
Out[3]: DatetimeIndex(['2015-02-04', '2016-03-05'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
谢谢。
最佳答案
通过 axis=1
按列连接:
In [7]:
pd.concat([df,df2], axis=1)
Out[7]:
value 0
2015-02-04 444 222
2016-03-05 555 333
或者,您可以加入
:
In [5]:
df.join(df2)
Out[5]:
value 0
2015-02-04 444 222
2016-03-05 555 333
或合并
d:
In [8]:
df.merge(df2, left_index=True, right_index=True)
Out[8]:
value 0
2015-02-04 444 222
2016-03-05 555 333
关于python - pandas to_datetime() 然后 concat() on DateTime Index,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43897018/
ruby 1.9.3dev(2011-09-23 修订版 33323)[i686-linux] 轨道 3.0.20 最近为什么在与 DateTime on Rails 相关的 RSpecs 项目上工作
我在这里过得很艰难。 我的 DataFrame 看起来像这样 Purchase_Date Customer_ID Gender 0 2012-12-18 00:00:00
我是 Pandas 的新手,当我运行下面的代码时,我得到了不同的结果: import pandas as pd ts = pd.to_datetime("2014-6-10 10:10:10.30",
我读入了一个包含日期的 CSV 文件。有些日期可能格式错误,我想找到那些。通过以下方法,我会期望第二行是NaT。但是无论我设置 infer_datetime_format 还是 exact,panda
我从一个 csv 文件中提取了下表: 时间戳 user_id 成本 val1 2011 年 1 月 1 日 01/07/2012 01/09/2013 01/02/2011 为此,我使用了以下语句:
我有一个看起来像这样的数据集: date id 0 2014-01-01 11000929 1 2014-01-01 11000190 2 2014-01-01
晚上好, 我有一个数据框(Pandas),其中有一列代表日期,格式如下: print(df["date"]) 14/01/18 12:47 14/01/18 12:48 14/01/18 12:50
我对 pandas to_datetime 在非美国日期的行为感到困惑。 在这个简单的例子中,Pandas 正确地推断出第 2 行和第 3 行的月份,但在第 1 行和第 4 行失败。 显然它将第 2
我有一个看起来像这样的数据集: date id 0 2014-01-01 11000929 1 2014-01-01 11000190 2 2014-01-01
我对这个标题表示歉意,但无法找到更好的措辞方式。 当我尝试运行时 pd.to_datetime(df['TimeStamp'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f') 我收到以
我正在使用 pd.to_datetime 将字符串转换为 datetime; df = pd.DataFrame(data={'id':['DD-83']}) pd.to_datetime(df['i
我有以下数据框: month value 0 1949-01 3 1 1949-02 4 2 1949-03 5 df['month'] = pd.to_
我有一个 df,其条目主要是 'yyyymmdd' 日期字符串,但也有一些 'nan' 值。请注意,这里这些'nan'是字符串而不是浮点nan。现在我想将 df 中的所有日期字符串转换为 pandas
将三列转换为日期时间时,如何删除多索引列中的级别?下面的示例仅包含三列,而在我的日期框中当然还有更多列,并且其他列使用两个级别名称。 >>> import pandas as pd >
我有一个数据框,其中包含 YYYYMM 形式的日期(例如 201704)。 尝试将其转换为日期时间类型: data['ym'] = pd.to_datetime(data['ym'],format="
我正在阅读两种非常相似的 csv 文件。它们的长度大致相同,为 20 000 行。每条线代表每秒记录的参数。因此,第一列是时间戳。 在第一个文件中,模式如下:2018-09-24 15:38 在第二个
我有一个包含日期列的数据集: cod date value 0 1O8 2015-01-01 00:00:00 2.1 1 1
我正在尝试将一列 str 类型转换为 datetime 类型。但是当我写代码时: df.timeStamp = df.timeStamp.to_datetime 它只是告诉我 AttributeErr
我的数据框有一个“日期”列,它是对象类型,但我想将它转换为 pandas 时间序列。所以我正在使用 pd.to_datetime 函数。此函数正在转换数据类型,但输出不稳定。 代码: x1['TS']
有一个这样的 df: Dat 10/01/2016 11/01/2014 12/02/2013 “Dat”列具有对象类型,因此我尝试使用 to_datetime () pandas 函数将其切换为日期
我是一名优秀的程序员,十分优秀!