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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/
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我试过了 In [16]: import datetime In [17]: now = datetime.datetime.utcnow() In [18]: isinstance(now, dat
我有以下代码并且收到上述错误。由于我是 python 新手,因此无法理解此处的语法以及如何修复错误: if not start or date < start: start = date 最佳答案 有
我是一名优秀的程序员,十分优秀!